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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
#원핫인코딩 train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols) 이렇게하니까 ValueError: Boolean array expected for the condition, not object이런 오류가 계속 나는데 왜그런가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
코드2의 방식이 좀 어려운거같은데 ㅠㅠ 시험칠 때 비교적 간결한 코드1의 방식으로 해도 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
model = RandomForestRegressor() model.fit (X_tr,y_tr) pred = model.predict(y_val) 이렇게 해서 검증데이터로 예측해서 모델 평가하고 실제로 제출할 떄에는 pred = model.predict(test) 로 예측해서 test_id, pred로 형성된 데이터프레임을 제출하는게 맞는거죠??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train[cols], target, test_size = 0.2, random_state = 0) 이렇게 했으면 X_tr에 train[cols]가 들어가게 되는거같은데 모델 학습시 model.fit(X_tr) 이렇게만 해줘도 안되나요? 꼭 model.fit(X_tr[cols])까지 한번더 해줘야하나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
모의문제1,2 유형 풀고 있는데 문제1에서는 dropna가 주로 나오고 유형2에서는 drop이 나오던데 drop과 dropna의 차이가 뭔가요?
해결됨
세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)
안녕하세요 선생님. 7576번 토마토 문제를 풀기 위해 코드를 짜서 제출했는데 자꾸 틀렸다고 처리가 되어서 어디가 문제인지 궁금하여 질문드리려 합니다. time matrix 대신에 visit matrix를 쓰는거 말고는 예시답안과 거의 일치하는것 같은데 어디가 문제일까요? import sys from collections import deque def bfs(cands): global data, N, M, min_dist, dx, dy visit = [[False] * M for _ in range(N)] q = deque() for (i,j) in cands: q.append([i,j,0]) visit[i][j] = True while q: x,y,dep = q.popleft() min_dist[x][y] = min(min_dist[x][y], dep) for di, dj in zip(dx,dy): ni = x + di nj = y + dj if (0<= ni < N) and (0<=nj<M) and (not visit[ni][nj]) and (data[ni][nj] == 0): q.append([ni,nj,dep+1]) visit[ni][nj] = True dx = [0,1,0,-1] dy = [1,0,-1,0] M, N = map(int, input().split()) data = [] for _ in range(N): data.append(list(map(int, input().split()))) min_dist = [[1e6]*M for _ in range(N)] cands = [] for i in range(N): for j in range(M): if data[i][j] == 1: cands.append((i,j)) if data[i][j] == -1: min_dist[i][j] = -1 bfs(cands) val = max(max(min_dist)) if val == 1e6: print(-1) else: print(val)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 작업형 3번중 종속변수 말고 범주형 변수에는 C() 를 다 붙여도 된다고 하셨는데 수강생 작성 model = logit("Survived~ C(Gender) + C(SibSp) + C(Parch) + C(Fare)", data=df).fit() print(model.summary()) 로 작성하게 되면 에러가 발생 합니다! 혹시 이유를 알 수 있을까요? 에러는 참고로 남기겠습니다! > Warning: Maximum number of iterations has been exceeded. Current function value: inf Iterations: 35 Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 /usr/local/lib/python3.12/site-packages/statsmodels/discrete/discrete_ model.py:2385 : RuntimeWarning: overflow encountered in exp return 1/(1+np.exp(-X)) /usr/local/lib/python3.12/site-packages/statsmodels/discrete/discrete_ model.py:2443 : RuntimeWarning: divide by zero encountered in log return np.sum(np.log(self.cdf(q * linpred))) Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 23, in <module> model = logit("Survived ~ C(Gender) + C(SibSp) + C(Parch) + C(Fare)", data=df).fit() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/statsmodels/discrete/discrete_ model.py ", line 2601, in fit bnryfit = super().fit(start_params=start_params, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/statsmodels/discrete/discrete_ model.py ", line 243, in fit mlefit = super().fit(start_params=start_params, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/statsmodels/base/ model.py ", line 582, in fit Hinv = np.linalg.inv(-retvals['Hessian']) / nobs ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/numpy/linalg/ linalg.py ", line 561, in inv ainv = umath linalg.inv(a, signature=signature, extobj=extobj) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/numpy/linalg/ linalg.py ", line 112, in raise linalgerror_singular raise LinAlgError("Singular matrix") numpy.linalg.LinAlgError: Singular matrix 강사님 작성 model = logit("Survived ~ C(Gender) + SibSp + Parch + Fare", data=df).fit() print(model.summary()) 에러없음
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
y_train = train.pop("price")를 하는 이유가 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이 과정은 왜 거치는 것이고, 왜 transmission을 택했는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 듣다보면 for문으로 레이블인코딩을 쉽게 하는 걸로 배웠습니다 헌데 Scaling 할때는 for문이굳이 필요 없나요? cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] display(n_train.head()) n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) n_train.head() 이런식으로 바로 cols를 집어넣으시던데, labelEncoding때에만 for로 하는 경우가 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요? 1번 : statsmodels.api.stats 에서의 anova_lm 2번 statsmodels.stats.anova에서의 anova_lm 이 두개는 다른건지요? 일원분산분석을 할때는 2번으로,, 이원분산분석은 1번으로 되어 있어서요.. 차이가 있는건지요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2를 풀때, 라벨인코더를 해서 풀고 마지막에 오류로, Train에서는 라벨인코더가 되었는데.. Test데이터에서는 라벨인코더가 되지 않음을 확인하였습니다. gpt는 이 이유가, train간 test데이터 사이에 항목이 달랐기 떄문에 이런 오류가 났다고 설명하는데...(예를 들어 train에 라벨인코더한 항목이 A.B.C로 되어있다면 test데이터는 A,B,C,D로 되어있어 나는 오류) 그럼 라벨인코더를 쓸때는 꼭, train, test간 데이터 종류/갯수가 같은것을 확인하고 쓸 수 밖에 없는건가요..?? 이런경우 그냥 더미변수처리를 해야하는걸까요?ㅠㅠ
해결됨
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
2-6. 필드속성 수정하기 에서 "자료다운" 버튼 클릭 시 오류가 뜹니다. "자료다운" 버튼 클릭 시 나타나는 오류화면은 아래와 같습니다. 확인 및 "자료다운" 가능하도록 정정 부탁드립니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
여기서 concat을 사용하는 이유가 X_train과 y_train을 df로 합치기 위해서인데, labelencoding은 왜 X_train으로 진행하신건가요? X_train.select_dtypes(include = 'object') 가 아닌 df.select_dtypes(include = 'object') 가 아닌짛 해서요.
미해결
Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)
강의 자료를 받아 보고 싶습니다. 필요한 것을 찾을 때 강의를 재생하면서 내용 중에 찾기가 힘들어요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
iloc[0:,-2] 0인 이유가 뭘까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다중회귀모델을 학습할 때 독립변수에 포함된 범주형변수를 인코딩 안 하고 학습했을 때의 결정계수값과 인코딩 했을 때의 결정계수 값이 다르게 나오는데, 이런 경우 인코딩을 하고 계산하는 게 맞는건가요? 전자는 자동으로 처리가 된 것 같은데 시험에서는 어떤걸 정답으로 쳐주는지 궁금합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
bool이라고 나왔는데 맞나요..?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시나공 빅분기 교재관련 문의 p.177 25번 문제에서 시간간격이 1일 이하인 사용자를 제외하고 계산하라고 했는데 cond1 = time_interval > 0 로 되어 있는데 cond1 = time_interval > 1 이 되어야 하는게 맞지 않을까요?? 혹시 " > 0 " 으로 풀이한 이유가 있을까요?? ps. 교재관련 정오표를 찾고 있는데 어디서 찾을 수 있을까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 2유형에서 성능을 올리려면 데이터 분할을 안하면 된다고 들었는데요 그러면 분할자체를 하지않고 랜포에 rfr.fit (train) 이렇게 학습시키면되나요? 이런 케이스도 코드예시 올려주시면 좋겠어요 아에 분할을 안하는 2유형 전체코드요
