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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!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2에서 데이터 전처리할 때 라벨인코딩or원핫인코딩 후 랜포 or lightGBM만 준비해서 가려고 하고 기출 계속 돌려보고 있는데 아직 어떤 경우에 라벨인코딩이 적합하고, 원핫인코딩이 적합한지 구분이 안됩니다 1)어떤 데이터들일때 어떤 인코딩이 적합한건지 궁금합니다! (+현재는 오브젝트타입 라벨인코딩해서 모델 학습한거랑 원핫인코딩해서 모델 학습한거랑 각각 비교해보고 수치 더 좋은걸로 선택했었습니다..!) 2)그리고 항상 데이터 전처리(라벨or원핫인코딩) 전에 target 컬럼 먼저 train에서 복사해서 옮겨놓고 그 후에 데이터전처리를 하는게 맞는걸까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험 환경 작업형2 문제에서 라벨 인코딩을 하기 전에, set을 통해서 train과 test의 unique를 확인하보고 "train이 test를 포함하기 때문에 합칠 필요가 없다"고 말씀을 하셨는데요. 혹시 시험을 볼 때 그것까지 미처 확인해보지 못하고 그냥 다음과 같이 진행을 했을 때 문제가 생길까요..? cols = ['주구매상품', '주구매지점'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 2유형 랜덤스테이트 조정 관련 문의드립니다. 2025 제2유형 조정중 random_state=100으로 했을때(697.4336570027904) 0으로 했을때 (819.4568839902439) 같은모델에 다른거 조정한거 하나없이 train_test_split과 랜덤포레스트의 random_state만 조정한것으로 저렇게 RMSE가 차이나는데 어떤게 최적인건가요? random_state조정으로 저정도 차이나는거에 어떻게 수치를 조정하는게 가장 좋은지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험을 볼때는 뭔가 정신이 없을거같아서 train과 test의 unique값 차이 여부 생각하지 않고 그냥 무조건 train과 test를 concat으로 합치고 레이블 인코딩 진행한 후 train과 test를 분리하고자 하는데 이렇게 진행해도 괜찮을까요? 데이터 누수(?), 과적합가능성 있다고 들어서 질문드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이 문제 검정통계량 값을 구할 때, f_oneway를 활용하면은 집단이 2개밖에 없기 때문에 안되는 건가요? 선생님이 말씀해주신 풀이방법으로만 풀어야 할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제 2-2, 2-3 정답이 로지스틱 회귀 모형을 만들때 CustomerID를 독립변수로 넣을때와 넣지 않을때의 정답이 달라지는데 확실한 정답이 있을까요 ??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. Chat gpt에서 lightGBM 전에는 아래와 같이 코딩을 해주면 된다고 하는데, 책이나 강의에서는 랜덤포레스트와 동일하게 원핫 인코딩이나 라벨인코더를 사용하고 있습니다. 어떻게 하는게 맞는건가요? train = train.astype('category') test = test.astype('category')
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2.0은 확실히 더 좋아진 것 같습니다. 유형 1, 2는 세로로 길이가 너무 길어서 보기 힘든데 2페이지로 나눈 버전도 만들어주실 수 있나요?
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 유형 2 질문... 전처리 전에 print(train['total'].describe()) 지수표기법 ->일반 형태로 꼭 바꿔야 하나요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 실기시험 환경에서, 답안제출화면에도 체험환경처럼 메모장이 없나요?
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 결론부터 말씀드리면, scikit-learn 버전 1.4 이상부터는 root_mean_squared_error 함수를 직접 import 해서 사용할 수 있습니다. 과거에는 RMSE를 계산하기 위해 mean_squared_error 를 불러와 제곱근을 취해야 했지만, 최신 버전에서는 더 직관적으로 사용할 수 있게 함수가 추가되었습니다. 사용 방법 (scikit-learn 1.4 이상) 아래와 같이 바로 import 하여 사용하시면 됩니다. 라는데.. 시험칠 때 바로 적용 가능한가요? 아니면 강의내용처럼 mse에 함수 만들어야 하나요? 유형 2 질문입니다. ㅜㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train = train.drop('customerID', axis=1) test = test.drop('customerID', axis=1) target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 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) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) print(mse) pred = rf.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv('result.csv', index=False) print(pd.read_csv('result.csv')) print(pd.read_csv('result.csv').head()) print(pd.read_csv('result.csv').shape) 원핫인코딩, 랜덤포레스트로 진행했는데 mse 값이 1561363.7676789626 크게 나오는데 이렇게 진행해도 괜찮을까요? 제출파일의 pred값을 확인해보면 선생님이 하셨던 라벨인코딩, lgbm pred 예측값과는 차이가 별로 나지는 않습니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
name, ID 등 드랍해도 되는가? 풀이해주신 강의를 쭉 보면 어떤 항목은 드랍했고, 예를들어 랜포로 한번에 푸는 강의에서는 드랍은 없었는데, 당장 내일 시험이라면 드랍없이 가도 괜찮을까요? 드랍안했다고해서 0점맞지는 않겠죠?
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
해당 오류 발생하여 아래와 같이 power shell에서 RemoteSigned 으로 변경하였습니다.. 다른 방법이 있을까요 ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
카테고리가 달라서 concat 하는게 번거로우면 아래 해설로 진행하면 해결되는건가요? train, test = train.align(test, join='left', axis=1, fill_value=0) 원핫인코딩 : train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test)
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 '완벽한' 프론트엔드 코스
[입중급] CSS&JS 마스터 수강 중 입니다. 그런데 jQuery는 안배우는건가요?! 안배워도 되는건지? 아니면 잘 사용 안해서 인지? 궁금합니다!!
해결됨
[인프런어워드 베스트셀러] 코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드
Whisper 전용 모델이 아니라 못쓰는데 괜찮은 api 있을까요? gpt한테 물어물어 google speech to text로 시도해보는데 binary를 못찾는다면서 text변환이 잘 안되네요,,,,
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) #결측치 채우기 train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].median()) test['환불금액']=test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].median()) # print(train.isnull().sum()) #범주형컬럼 카테고리 수 확인하기 cols= train.select _dtypes(include="O").columns print(cols) for col in cols: same=set(train[col].unique())==set(test[col].unique()) print(col,same) train=train.drop('회원ID',axis=1) test=test.drop('회원ID',axis=1) target=train.pop("총구매액") mid=len(train) #데이터 합치고 인코딩 후 다시 분할하기 df=pd.concat([train,test],axis=0) print(df) #라벨인코딩하기 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for col in cols: df[col]= le.fit _transform(df[col]) # print(df.head(8)) #다시 나누기 train=df.iloc[:mid].copy() test=df.iloc[mid:].copy() print(train.shape, test.shape) #민맥스스케일링(추후) #train데이터 분할하기 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=100) # #모델구축(1) #707.539 # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model=RandomForestRegressor(random_state=100) # model.fit (X_tr, y_tr) # pred=model.predict(X_val) #모델구축(2) 705.1955 import lightgbm as lgb model=lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) model.fit (X_tr, y_tr) pred=model.predict(X_val) #성능평가RMSE from sklearn.metrics import root_mean_squared_error print(root_mean_squared_error(y_val, pred)) 성능평가한 값이 선생님 결과랑 터무니없이 차이가 많이 나네요 ㅠㅠ어디가 잘못된걸까요
해결됨
[인프런어워드 베스트셀러] 코딩 없이 AI 자동화 전문가가 되는 법, n8n 완벽 가이드
추천해주신 벌쳐와 비교해봤는데 contabo가 가격적으로 성능적으로 좋아보여서 contabo로 클라우드 서비스를 정해서 n8n을 설치하였고, ngrok으로 프리도메인까지 받았습니다. 혹시 여기선 강의에 있는 직접 만들어주신 유튜브 요약 api는 사용하지 못하겠죠?? 혹시 다른 api를 활용해 수업을 따라가볼수 있는지 궁금합니다! Epify 도 막힌 것 같아서요 ㅠㅠ 노트북과 데스크톱 두 가지로 자주 왔다갔다 하며 강의를 듣기에, 계속 워크플로를 옮겨가며 하는 게 불편하고, 하나의 환경에서 듣고 싶어서 VPS를 구매했는데 추가로 앞으로의 강의에서도 이 부분때문에 많이 막힐까요??
