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들여쓰기 정리되는거 확장프로그램인가요?

해결됨

한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지

강의 보다보면 저장했을 때 들여쓰기가 다 정리되던데 단축키 인가요 확장프로그램인가요??

  • javascript
  • react
  • node.js
이지언 댓글 1 좋아요 0 조회수 123

작업형2_모의문제1(답안피드백)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

#1. 문제파악 # 분류모델 / ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1, 정밀도(Precision), 재현율(Recall) #TARGET : Attrition_Flag # CSV("CLIENTNUM,Attrition_Flag) , 수험번호.CSV #2. 데이터불러오기 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") #3. EDA #print(train.shape, test.shape) #print(train.info(), test.info()) #print(train.isnull().sum(), test.isnull().sum()) #4. 데이터 전처리 #print(train.shape, test.shape) target = train.pop('Attrition_Flag') train =train.drop('CLIENTNUM', axis=1) id = test.pop('CLIENTNUM') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #print(train.shape, test.shape) #5. 데이터 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=2) #6. 모델 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred1 = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, recall_score, accuracy_score, precision_score roc = roc_auc_score(y_val, pred1[:,1]) f1 = f1_score(y_val, pred, average = 'macro') recall = recall_score(y_val, pred) acc = accuracy_score(y_val, pred) pre = precision_score(y_val, pred) #7 평가 pred = rf.predict(test) pred1 = rf.predict_proba(test) #print(pred1) submit = pd.DataFrame({'CLIENTNUM' : id, 'Attrition_Flag' : pred1[:,1]}) submit.to_csv("0000.csv", index = False) pd.read_csv("0000.csv") 작업형 2 모의문제1로 이렇게 작성했는데, 피드백 주실 부분이 있으실까요? ㅠㅠ

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이지웡 댓글 2 좋아요 0 조회수 87

자료형 변환시에(datatime)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

# # 자료형 변환 # df['subscribed'] = pd.to _datetime(df['subscribed']) # # df['subscribed'] = pd.to _datetime(df['subscribed'], format="%Y-%m-%d") # format 사용 위 두개 중에 저는 항상 맨 위로만 코드를 작성했는데 오늘 문제풀이를 하다보니 두번째로도 알려주시는데..첫번째 코드로만 외우면 나중에 오류가 생길까요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 44

prd 내용이 강의노트에 없습니다.

미해결

코딩 몰라도 OK! CursorAI로 시작하는 개발 생활 (웹/초급)

안녕하세요. 강의를 잘 듣고 있습니다. prd 자료가 강의 노트에 없습니다. 가능하면 citymir@naver.com으로 자료를 부탁드립니다.

  • react
  • 웹-디자인
  • firebase
  • no-code
  • cursor
  • vercel
nick jung 댓글 1 좋아요 0 조회수 91

한글 스타일 자동 적용 문서에 대해?

미해결

[2024년 개정]이것이 진짜 한글자동화다[기본편]

혹시 이런 질문 드려도 될 지 모르겠네요. 제가 학원에서 국어 강의를 하고 있는 국어선생인데요. 주로 한글 문서를 사용해 문서를 편집하거든요. 제가 알고 싶은 것은 스타일이 적용 안된 한글 문서를 스타일 적용된(예를 들어 지문파일 스타일, 문제스타일, 보기스타일, 선택지스타일, 정답및 해설스타일 등)문서로 일괄 자동 변환 아니면 반자동 되게 하는 프로그램을 만들고 싶거든요. 이거 제가 강의 들으면 문과인 기계에 문외한인 저도 만들 수 있나요? 아니면 의뢰를 해야 하나요? 의뢰해도 만들 수 있다면 하고 싶어요. 사실 시간이 없거든요. 여기 게시판에 맞는 질문인지 모르겠네요.

  • python
  • excel
  • rpa
  • 한글
박정훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 297

useActionState에서 반환값 필드 생략 시 조건에 따라 에러 발생 여부가 다른 이유

해결됨

Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)

안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다. 제가 혼자 실습하다가 createPostAction 의 반환값에 success 필드를 넣은 후에 useActionState 의 initialState 에도 이 필드를 아래와 같이 추가했었는데요, const [state, formAction, isPending] = useActionState(createPostAction, { message: '', errors: {}, formData: { title: '', tag: '', content: '', }, success: false, }); useActionState 훅을 사용할 때 initialState 에 포함된 필드 중 일부를 이후 action 함수의 반환값에서 생략하면 어떤 경우에는 에러가 발생하고, 어떤 경우에는 아무 문제 없이 동작하는 게 잘 이해가 되지 않아서요. 예를 들어 initialState 에는 success 필드가 있지만, 유효성 검사 실패 시 반환 객체에서 success 를 생략하면 에러가 발생합니다. if (!validatedFields.success) { return { errors: validatedFields.error.flatten().fieldErrors, message: 'Validation failed', formData: rawFormData, success: false, // 없으면 useActionState 에서 에러 발생 }; } 그런데 try...catch 문에서는 success 없이 반환하면 에러가 발생하지 않는 걸 확인할 수 있었습니다. try { const { title, tag, content } = validatedFields.data; await createPost({ title, tag, content }); revalidateTag('posts'); return { success: true, // 없어도 에러 안남 message: 'Post created successfully', }; } catch (e) { return { message: 'Failed to create post : ' + e, formData: rawFormData, }; } formData 필드도 비슷하게 행동하는데 이 차이가 왜 발생하는지, 어떤 기준으로 반환 객체의 필드 구조를 검사하고 에러를 발생시키는지 궁금합니다. useActionState 에서 반환 객체의 필드가 initialState 와 구조적으로 정확히 일치해야 하는 조건이 언제 적용되는 건가요?

  • react
  • next.js
e_sun 댓글 2 좋아요 0 조회수 103

체험환경 신유형 2번 문제 강의 요청

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 안녕하세요 강사님 오늘 방금 시간으로 RMSE 내용이랑 test.csv 예측칼럼 삭제 확인했는데 혹시 강의 업로드 가능하신지 문의드립니다~

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
bosong0808 댓글 2 좋아요 0 조회수 66

Expo 패키지 혹은 React native 패키지를 사용하는 기준

미해결

React Native with Expo: 제로초에게 제대로 배우기

안녕하세요 Expo 패키지 혹은 React native 패키지를 사용하는 기준이 무엇인가요? 예를 들어 Image도 react native 패키지로도 가져올 수 있고 expo로도 가져올 수 있는데 강의에서는 expo를 사용하셨더라구요 혹시 그 이유를 알 수 있을가요?

  • react
  • react-native
  • 하이브리드-앱
  • typescript
  • expo
YU NA Joe 댓글 1 좋아요 0 조회수 115

원핫인코딩에 대해 질문 드립니다.

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 안녕하세요. 2유형 문제에서 원-핫 인코딩을 진행할 때, 기존에는 train과 test 데이터를 먼저 합친 뒤 pd.get_dummies()를 적용하고, 이후 다시 분리하는 방식으로 학습했었습니다. 그런데 최근 기출문제 풀이를 보면, train과 test를 따로 인코딩하는 경우도 종종 보이더라고요. 혹시 범주의 유니크 값 개수가 동일하다면, 굳이 합치지 않아도 인코딩을 개별적으로 진행해도 무방한 건지 궁금합니다. 인코딩 처리 방식에 대해 혼동이 있어 문의드립니다. 감사합니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이지훈 댓글 2 좋아요 0 조회수 195

[응용] 엑셀문서 값을 필드에 입력하기 질

미해결

직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피

# 모듈 임포트 import win32com.client as win32 # 한/글 열기 hwp = win32.gencache.EnsureDispatch("hwpframe.hwpobject") hwp.XHwpWindows.Item(0).Visible = True hwp.RegisterModule("FilePathCheckDLL", "FilePathCheckerModule") hwp.Open(r"C:\Users\smj02\Desktop\누름틀필드.hwp") # 엑셀 열기 excel = win32.gencache.EnsureDispatch("Excel.Application") excel.Visible = True wb = excel.Workbooks.Open(r"C:\Users\smj02\Desktop\취미.xlsx") ws = wb.Worksheets(1) # 필드삽입 함수 정의 def 필드삽입(index, value): field_list = ["이름", "성별", "생일", "취미"] for idx, field in enumerate(field_list): hwp.PutFieldText(f"{field}{{{{{index}}}}}", value[idx]) # 첫 쪽 복사 hwp.Run("CopyPage") # while문 실행 row = 2 while True: if not ws.Cells(row, 1).Value: hwp.Run("DeletePage") break else: data = list( ws.Range(ws.Cells(row,1), ws.Cells(row, 4)).Value[0] ) data[2] = data[2].strftime("%Y년 %#m월 %#d일") 필드삽입(row-2, data) hwp.Run("PastePage") row += 1 위 코드를 실행 시켰을때 한글 첫페이지만 아래처럼 생성되고 다음 페이지(빌, 일론 등)가 생성이 안됩니다. 이름 : 마크 성별 : 남 생일 : 1984년 5월 14일 취미 : VR 그대로 복붙해서 했는데 안되서 질문 남깁니다ㅠ 첫 쪽 복사와 붙여넣기가 안먹는거 같은데 이상하네요

  • python
  • 한컴오피스
bookiroad 댓글 1 좋아요 1 조회수 152

기출 6회 작업형 3

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

12:58 2번 문제에서 앞의 부분, 데이터에서 'solar'와 'o3'를 고정한 상태에서 'wind'의 세기가 증가함에 따라~~ 이 부분은 무시해도 되는건가요?? wind의 p-val 값은 구할 수 있는데 풀이 당시 앞부분의 의미를 몰라서 무엇을 구해야 할지 몰랐었습니다..

  • python
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  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
hara0203 댓글 2 좋아요 0 조회수 74

평가지표 질문!

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

성능을 평가할 때 root_mean_squared_error 코드를 시험환경에서는 못쓰는건가요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이상윤 댓글 2 좋아요 0 조회수 77

6회 기출 2번

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state= 0 ) model.fit (X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) f1_socre = f1_score(y_val,pred,average= 'macro' ) print (f1_score) 로 작성했더니 <function f1_score at 0x7cb537c5f6a0>로 출력이 되는데 이건 무슨 값일까요? 어떻게 해야 선생님처럼 값이 나올까요>

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  • 빅데이터분석기사
96dudwl 댓글 2 좋아요 0 조회수 48

private component 관련 질문

미해결

Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)

루트 page.tsx에서 사용하는 컴포넌트는 pages/_components/ 여기에 바로 넣으셨는데 그럼 about 페이지에서만 사용하는 컴포넌트는 pages/_components/about/ 이 경로에 배치하면될까요?

  • react
  • 블로그
  • next.js
  • cursor
  • cursorai
김진규 댓글 2 좋아요 0 조회수 67

rmse 사용시

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 3유형에서 rmse로 성능측정시 원래는 mse**0.5해서 계산하고 있었는데 퇴근후딴짓님 어떤 영상에서는 새로 패키지가 추가됬다며 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 해서 root_mean_squared_error(y_val, pred) 이렇게 사용하더라구요 실제 시험환경에서 위와같이 사용해도 되나요?

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  • 빅데이터분석기사
선석 댓글 2 좋아요 1 조회수 60

roc_auc_score 문의

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 7. 머신러닝 학습 및 평가(분류) 11분19초 부분입니다. 안녕하세요. roc_auc_score로 pred와 y_val간 비교를 통해 roc-auc 스코어를 내는 부분에 질문이 있습니다. roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) 여기서 y_val의 경우에 프린트해보면 각 항에 <=50K 혹은 >50K 라는 값으로 이루어져 있습니다. pred는 array의 집합 [0.1 , 0.9] 등으로 이루어져 있는데 pred[:, 1]을 통해서 '>50K' 부분만 따로 추출해내는 점은 이해가 됩니다. 제가 궁금한것 여기서 y_val의 값, 즉 <=50K 혹은 >50K이 '<=50K'는 0 '>50K'는 1으로 정의가 되어있는 건지요? 특별히 정의를 한것 같지는 않습니다. (물론 문제에서는 50만불 이상이 양성이라고 언급은되어있습니다만..) 혹시 rf.classes_ 에서 출력되는 ['<=50K' '>50K'] 값의 의미가 dataset의 y값 전체가 '<=50K'= 0, '>50K'= 1 라는 의미로 이해를 하면되는 것일까요? (전체y(타겟)의 넘버가 rf클래스의 인덱스 값에 따르는 것인지?)

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pjwz617 댓글 2 좋아요 0 조회수 92

useNavigate 테스트 시, 검증 대상 질문입니다.

미해결

실무에 바로 적용하는 프런트엔드 테스트 - 1부. 테스트 기초: 단위・통합 테스트

뒤로 이동 버튼을 눌러 페이지 전환이 잘 되었음을 검증하고 싶으면 history web api 등을 이용해서 검증하는게 더 올바르지 않나요?? 왜 useNavigate 의 반환 함수의 인자로 검증하는지 궁금합니다~

  • javascript
  • react
  • 소프트웨어-테스트
  • vitest
Einere 댓글 2 좋아요 0 조회수 145

[실습 체험 환경] root_mean_squared_error 오류

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 실습 체험 환경에서 작업 중인데 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 해당 문구를 사용하면 아래와 같이 뜹니다 .. 버전이 달라 더이상 사용을 못하는 걸까요 ? dir(sklearn.metrics) 해서 목록을 살펴보면 mean_squared_error 는 다 있는데 , root_mean_squared_error 이 함수만 없습니다 ... 왜 그런걸까요 ㅠㅠ make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 98, in <module> from sklearn.metrics import root_mean_squared_error ImportError: cannot import name 'root_mean_squared_error' from 'sklearn.metrics' (/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/metrics/__init__.py)

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  • 빅데이터분석기사
7777jihyun 댓글 2 좋아요 0 조회수 468

예시문제 작업형3(2025)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요! 빠른 반영 감사합니다 ㅠㅠ! 대체로 질문해석이 좀 어려운데요..이번꺼 보면서 궁금한게 들어서 질문 드립니다! *시험용 공부만 해서, 이론개념이 거의없는 점 참고바랍니다..! 1) ① - 분산을 구해서 조건에 맞는(단, ~) 계산을 한게 검정통계량인걸까요..? 아니면 결국 핵심이 '분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해' 이기 때문에 분산을 통해 계산을 하면 되는것인지 궁금합니다. 2)③ - '정규성,등분산 검정 후' 라는 언급이 없으면 무조건 등분산 true로 두고 진행하면 될까요? *cond1 샤피로검정해보니 0.03으로 귀무가설 기각이여서 문의드립니다..!

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손지니 댓글 2 좋아요 1 조회수 165

인코딩 train + test

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 강사님. 머신러닝 학습 및 평가(회귀) 강의 관련 질문 드립니다. 인코딩을 위해 train + test 데이터를 합친 후, 다시 분리시키는 방법을 알려주셨는데요, train / test 데이터 개수가 불균형일 때만 이렇게 진행하면 될까요? 합치고 분리하지 않고, 그냥 바로 인코딩 진행해도 문제가 없을지 궁금합니다.

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선영 댓글 2 좋아요 0 조회수 96

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