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미해결
React 완벽 마스터: 기초 개념부터 린캔버스 프로젝트까지
80강 3분 08초에서 > 3분 09초로 넘어갈때 메모UI로 어떻게 바뀐건가요? 강의교안에 수정해야 될게 있으면 추가해주세요 / 이런사소한것도 신경안쓰고 강의를 올리십니까 ? 리액을 익히는게 목적인데 환경 잡느라 시간 다 날립니다. 추가영상 촬영해서 올려주시고 교안도 수정해주세요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제 1-2 에서는 소수 둘째짜리까지 구하라고 하여 함수 llf 를 구해서 소주 셋째짜리까지 구한 후, 반올림했는데 문제 2-2에서는 셋째짜리까지 구하라고 했으니, 넷째짜리까지 보고서 답을 적어야 하는데 선생님은 summary() 표에서 나오는 결정계수(소수 셋째짜리) 로 우선 답을 적으셨는데요. (이후에 rsquared 함수로 더 많이 소수자리를 보긴했지만) 문제 2-2에서 결정계수 값이 0.226 인데, 만약 0.2253 이였으면 반올했을때 0.225 가 되잖아요..? 그럼 틀린건가요? 선생님 풀이를 보면 1-2와 2-2의 차이가 분명히 있는데, 1-2 문제에서는 구하라고 하는 소수자리보다 더 많이 구한후 답을 적엇고, 문제 2-2에서는 그냥 표에있는 값으로 답을 적었는데요.. 한가지 방법으로 정리가 필요할듯 합니다.
미해결
Next.js 15로 완성하는 실전 YouTube 클론 개발
bunx drizzle-kit push 명령어 실행 시 이런 오류가 발생합니다. 어떻게 해결해야할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님은 잔차이탈도 계산은 함수를 써서 로그 우드 값을 추출 후 곱하기 -2를 해서 = 286.93267518507366 여기서 반올림해서 286.93이 되고 저는 summary() 로 알게된 로그우드 값에 곱하기 -2를 해서 = 286.94 이 됩니다. 이럴경우 제가 한 답을 작성시 틀리게 되는건가요? summary 에서 -143.47 이렇게 애초에 소수 둘째짜리 까지만 나타내줫는데.. 틀리면 억울할거같은데 답변 부탁드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 2유형 답안 제출할 때 위에서 EDA 를 print해서 본거랑, 안 쓸 머신러닝들 문장은 주석 처리해서 답안 제출해야 되나요?? 아니면 print있어도 상관없나요??
미해결
React 완벽 마스터: 기초 개념부터 린캔버스 프로젝트까지
78 삭제 강의 이후 79 타이틀 수정 으로 넘어 갈떄 home.jsx UI가 바뀌는데 그거에 대해 설명이 없네요 . 강의교안에 home.jsx 파일 올려주시고 / 영상에도 home.jsx 변경 하는거 추가해서 촬영 부탁드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 풀이 코드에는 print(a.sum(axis=1)) 이렇게 작성이 되어있는데 print(a.T.sum()) 이렇게 해도 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 퇴근후딴짓님 크게 다르게 하지 않은것 같은데 저는 랜덤포레스트 #821.0553076611657 이렇게 나왔는데 퇴근후딴짓님은 83636125.어쩌고 엄청 큰 숫자잖아요.. 제 코드에 어떤 문제가 있나요??ㅠㅠ #데이터전처리 target = train.pop('총구매액') train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) train = train.drop('주구매상품', axis=1) test = test.drop('주구매상품', axis=1) train = pd.get_dummies(train) test= pd.get_dummies(test) #분할 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train target, test_size=0.2, random_state=0) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape #머신러닝 from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): return mean_squared_error(y_true, y_pred)**0.5 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) print(rmse(y_val, pred)) #821.0553076611657 pred = rf.predict(test) result = pd.DataFrame({ 'pred':pred }) result.to _csv("result.csv", index=False) print( pd.read _csv("result.csv"))
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
마지막 팁 부분을 먼저 보고 기출 연습을 하고 있는데요, lightgbm을 하는 경우 object 자료형을 category 자료형으로 바꿔주면 인코딩을 따로 할 필요가 없다고 하여 이 방법으로 연습을 진행하고 있습니다. 또, 성능평가를 구하지 않아도 감점되지 않는다고 하여 오류가 나지 않은 한 인코딩과 성능평가 없이 lightgbm으로 푸는 방법으로 연습 중인데, 아래 코드가 제가 작성한 코드입니다. 오류가 나지 않지만, 제출 파일의 내용을 확인한 결과 강사님의 최종 결과와 차이가 있었습니다. (Attrition_Flag 값의 차이) 뭐가 잘 못된 건가요...? import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ceredit%20card/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ceredit%20card/test.csv") # train = pd.read_csv("train.csv") # test = pd.read_csv("test.csv") # #문제 정의 # 평가: ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1, 정밀도(Precision), 재현율(Recall)을 구하시오 # target : Attrition_Flag (1:이탈, 0:유지) # csv파일 생성 : 수험번호.csv # ROC-AUC -> 분류 # eda # print(train.shape, test.shape) # (8101, 21) (2026, 20) # print(train.info()) # print(test.info()) # print(test.head()) # object -> category cols = train.select_dtypes(include='object') for col in cols: train[col] = train[col].astype('category') test[col] = test[col].astype('category') # 검증 데이터 분리 y_train = train.pop('Attrition_Flag') from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, y_train, test_size=0.2, random_state=0) # lightgbm 학습 및 예측 import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) # print(model.classes_) # target : Attrition_Flag (1:이탈, 0:유지) # 결과: [0 1] -> 유지 이탈 (이 순서임) # 성능 평가 # test 예측 및 제출 pred = model.predict_proba(test) # print(pred.shape) # print(test.shape) # print(pred) submit = pd.DataFrame( {'CLIENTNUM':test['CLIENTNUM'], 'Attrition_Flag':pred[:,1]}) submit.to_csv('수험번호.csv', index=False) # 제출 파일 확인 # print(pd.read_csv('수험번호.csv').shape) # (2026, 1) -> test.shape(2026, 20) 위 사진은 제 코드를 실행하여 만든 csv파일의 내용입니다. 다음 사진은 강사님 코드의 실행 결과입니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
XGBoost를 불러올때 어떤게 맞나요? from xgboost import XGBClassifier Import xgboost as xgb
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
"Create-투두 추가하기" 강의 11분쯤에 나오는 엔터로도 버튼 실행하기에 관해 질문이 있습니다. onKeyDown 함수를 추가하기전엔 input박스에서 한버튼을 꾹 누르고있으면 연속해서 값이 입력 되었었는데, 강의와 같이 onKeyDown 함수를 추가하고 나면 한가지 키를 꾹 누르고 있어도 하나만 입력 됩니다. (ex. E버튼을 꾹 누르는 경우, "EEEEEEEEEEEEE" 이렇게 입력 되었었는데, onKeyDown을 추가하면 "E" 이렇게 하나만 입력됩니다.) 엔터로 버튼을 실행하면서 한가지 키를 꾹 눌러서 연속적으로 값도 입력할 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예시문제 작업형3 소물음 1번을 풀때 분산을 var1 = df[cond1][ 'Resistin' ].var() var2 = df[cond2][ 'Resistin' ].var() 으로 구했는데, 소물음 2번 합동분산추정량을 구할때는 자유도를 n-1로 설정하였습니다. 그렇다면 소물음 1번에 var(ddof=1)를 샘플수에서 1을 뺀 자유도로 구해야하는 것이 아닌지요? (두 집단이 모집단에 대한 표본이라면 표본분산으로 접근해야하지 않는가 라는 의문이 생겨서 질문드립니다) 만약 표본분산이 아니라, 모집단 분산으로 접근한다면 합동분산추정량은 (n-1)이 아닌 n으로 가중평균해야하는게 아닌지요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 train 데이터에서 design 예측을 스피어만 으로 예측하라고 하면 어떻게 해야 할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출에서는 train, test 모두에 결측치가 없었는데요 혹시 결측치가 있는 데이터가 주어지면 어떻게 해야하는지 궁금합니다. 아래 케이스별로 궁금하고 object 결측치인지 수치형 결측치인지에 따라서도 다르게 해야 할까요? train 에만 결측치가 있는 경우 test 에만 결측치가 있는 경우 train/test 모두에 결측치가 있는 경우
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
new_data를 생성하고 ols 모델로 predict하려고 할 때, 다음 두 가지 중에 아무거나 써도 되나요? model.get_prediction(new_data) model.predict(new_data)
미해결
처음 만난 리액트(React)
이라고 뜨고 첫번째 수업으로 이동도 되지않아요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) submit=pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv("result.csv",index=False) 아래처럼 feature가 맞지 않아서 에러가뜹니다. 강의 그대로 했는데 왜그러는 걸까요?? --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-50-2529582812.py in <cell line: 0>() 1 # 최종 제출 파일 (lightGBM) ----> 2 pred = lg.predict(test) 3 submit=pd.DataFrame({'pred':pred}) 4 submit.to_csv("result.csv",index=False) 2 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/lightgbm/sklearn.py in predict(self, X, raw_score, start_iteration, num_iteration, pred_leaf, pred_contrib, validate_features, **kwargs) 1008 n_features = X.shape[1] 1009 if self._n_features != n_features: -> 1010 raise ValueError( 1011 "Number of features of the model must " 1012 f"match the input. Model n_features_ is {self._n_features} and " ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features_ is 28 and input n_features is 8
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형 3 핵심만 듣고 가야될것같은데.. 추천해주세요...
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
‘age’ 컬럼의 이상치를 설정하는 과정에서 왜 & 가 아니고 | 을 사용하는 건가요?
미해결
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
강의 6분쯤에 "" 으로 공백이었던 useState의 초깃값을 "이름"으로 바꿔주면서 value={name} 구문을 추가해주셨는데요, 공백일 때에는 같은 문자열임에도 해당 구문 없이도 잘 작동했는데 "이름"으로 설정했을 때에는 해당 구문이 필요한 이유는 무엇인가요? 지피티에 물어보니 Uncontrolled와 controlled input이라는 새로운 개념을 언급하길래 잘 이해가 안 되어 여쭤봅니다!
