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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 안녕하세요~ 이번에 작업형 2 예시문제가 변형되었는데 카테고리 부분이 하나가 다르더라고요. 원핫인코딩을 합쳐서 진행하셨는데 만약 결측치를 그냥 fillna(0) or fillna(평균값) 으로 채우고 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 이렇게 원핫인코딩을 하게되면 에러가 발생할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
평가지표를 사용할때 mse는 924.75가 나왔는데 r2를 찍어보니까 0.27이 나왔습니다. 이 경우에 문제에서 mse를 이용해서 평가한다고 했는데 그대로 내도 문제가 없을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 1-1 문제 마지막 부분을 아래와 같이 풀면 1116이 나오고 print(round(df['proline'].mean(),0)) print(int(df['proline'].mean())) 위와 같이 풀면 1115가 나옵니다. 왜일까요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
제공해주신 자료에는 다음 a, b의 빈칸을 채워라 라고만 되어있고, 이진수를 십진수로 변환하는 코드라는 조건은 안나와 있습니다. 업데이트 부탁드려요.
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
터미널에 vercel을 설치하려는데 자꾸 이렇게 뜨고 제가 맥os를 사용중이라 sudo npm i -g vercel 이것도 넣어봤더니 패스워드 입력하라고 뜨는데 입력이 아예 안 되네요.. 그냥 엔터 누르면 다시 시도하라고 뜨는데 어떻게 해야 설치 가능한가요?ㅜㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수정된 모델로 b 데이터를 사용해 예측한 후 ,b데이터의 target과 비교해 정확도를 계산하시오. 정확도는 0과 1사이의 값이다.라고 했을 때 정확도가 0과 1사이의 값이라서 pred = (pred>0.5).astype(int) 이 코드를 쓰는건가요?
미해결
비전공자도 이해할 수 있는 Docker 입문/실전
안녕하세요. docker 공부를 하고있는데 redis를 강사님과 똑같이 docker run -d -p 6379:6379 redis 라고 생성했더니 생성은 되나 자동으로 꺼지네요. CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES be795dd1b69f redis "docker-entrypoint.s…" 4 seconds ago Exited (1) 4 seconds ago my-redis ce1e514748c0 redis "docker-entrypoint.s…" 3 minutes ago Exited (1) 3 minutes ago gallant_davinci M1칩 맥북을 사용하고있는데 아키텍처 불일치 문제일 수도 있다고 하여 구글링해서 아래와 같이 입력도 해보았으나 계속 자동으로 꺼집니다..ㅠㅠ docker run --platform linux/arm64 --name test-redis -d -p 6379:6379 redis 전에 Docker Desktop을 깔아두어서 사용중인데 이것때문에 문제가 발생할수도있나요? nginx 이미지를 통해 컨테이너를 생성하면 안꺼지는데 redis, mysql, mariadb같은 데이터베이스 이미지만 사용하면 꺼지네요.
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
시간 복잡도 구할때 이미지에서 빨간색 박스 친 대입 연산자는 왜 빠진건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import statsmodels.api as sm 혹시 이건 왜 작성하는건가요? 작성 안해도 코드가 제대로 실행 되던데요
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
이론은 지금 0.9버전 받으면 최신 껄로 모든 이론 다 받는거 맞을까요? 1월 업데이트길레 더 있나 싶어서 여쭤봅니다. 이거 하나만 받으면 될까요
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,test데이터 범주형 수가 다르면 concat 후 레이블인코딩 또는 원핫인코딩 후 다시 train,test로 나뉘는데 이중 레이블인코딩은 train데이터엔 있고 test데이터에는 없을때에만 가능한게 맞을까요? 10회 2유형 범주형 갯수를 보면 train에는 42 범주형에는 41이어도 동일한 주구매상품이라 가능한거죠? 얼핏 다른곳에 train없고 test에만 있을경우 사용하면 안된다는 글을 보았거든요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이진 분류에서 target값이 문자형태일 때 acuuracy는 target 값이 숫자형태일 때 처럼 수행하고 f1은 pos_label을 통해 양성값을 지정해주면 되는데 roc_auc와 recall, precision 평가지표들은 어떻게 수행해야하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import lightgbm as lgb rk = lgb.LGBMRegressor(random_state=628, verbose=-1) rk.fit(X_tr,y_tr) pred = rk.predict(X_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error ruf = root_mean_squared_error(y_val,pred) ruf pred = rk.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv("result.csv", index = False) print(pd.read_csv("result.csv").head()) 여기까지 작성하고 실행을 했는데 pred 0 15343.154157 1 15824.571222 2 14148.946309 3 17381.447059 4 6259.560969 이렇게 나오는 이유가 뭘까요.. 처음에 까먹어서 다시 했는데 계속 저렇게 나와요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
저 같은 경우에는 컬럼 개수가 안뜨는데 이유가 뭔가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train object 컬럼과 test object 컬럼의 기초 통계 확인후 unique 개수가 다른 경우에는 pd.concat을 통해 train+test를 합친 후 pd.get_dummies(원핫-인코딩 진행 후) 길이만큼 나누는 부분이 진행하는 게 맞을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
테스트 사이즈를 나누는 기준이 있나요?? 작으면 0.15, 좀 크면 0.2이런식으로요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 안녕하세요. 다름이 아니라, 제3유형의 출제범위가 생각보다 넓은 듯 하여 걱정입니다... F 값, 합동 분산 추정량, 로그 씌우는 함수 등... 배우지 못했거나 알지 못하는 개념 및 함수가 갑작스레 등장하게 될까 걱정이네요... 어느정도까지 숙지해야하는지도 감이 안서 난감합니다...ㅠㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/heart/2files/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/heart/2files/test.csv") # train = pd.read_csv("train.csv") # test = pd.read_csv("test.csv") print(train.shape, test.shape) target = train.pop('output') from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.5,random_state=2022) print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022,max_depth=5, n_estimators=400) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc = roc_auc_score(y_val,pred[:,1]) print(roc_auc) 작업형2 3번 예시 문제에서 강의 스크립트와 동일하게 작성했는데 roc_auc 평가 결과가 1.0으로 나오게 됩니다. 1로 나오는 결과는 모델이 검증 데이터를 완벽하게 예측하는 경우라고 하는데, 해당 스크립트 맞는지 한번 봐주시면 감사하겠습니다!^^
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제를 라벨인코딩이 아닌 원핫인코딩으로 풀고 싶은데, 챗 gpt 에 물어봤더니, # 열 정렬/맞춤 필수 (시험 감점 포인트!) train, test = train.align(test, join='left', axis=1, fill_value=0) 이 코드가 필수라고 해서요! 원핫인코딩을 할 떄는 항상 안전하게 이 코드를 작성해주면 좋을까요? 아니면 이 문제의 경우 특히 그런걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
저는 1.데이터 크기 확인 print(train.shape,test.shape) 2.결측치 수 print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) 3.#target unique 수 print(train['Heat_Load'].value_counts()) 4.데이터 정보(자료형) print( train.info ()) 정도만 확인 하는데 value_counts()로 확인하는 이유와 object의 unique개수를 확인 하는 이유가 뭔가요?
