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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수치형 변수 스케일링을 할때 cols 에서 왜 TravelInsurance 는 제외시키나요? 그리고 display함수가 print함수와 다른 점은 무엇인가요? # 수치형 변수 스케일링 from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = ['Age','AnnualIncome','FamilyMembers','ChronicDiseases'] display(a_train.head()) a_train[cols] = scaler.fit_transform(a_train[cols]) a_test[cols] = scaler.transform(a_test[cols]) a_train.head()
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김라의
2025-05-09T11:07:46.748Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 시험환경 세팅 (코드 변경 X) import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split def exam_data_load(df, target, id_name="", null_name=""): if id_name == "": df = df.reset_index().rename(columns={"index": "id"}) id_name = 'id' else: id_name = id_name if null_name != "": df[df == null_name] = np.nan X_train, X_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=2021) y_train = X_train[[id_name, target]] X_train = X_train.drop(columns=[target]) y_test = X_test[[id_name, target]] X_test = X_test.drop(columns=[target]) return X_train, X_test, y_train, y_test df = pd.read _csv("../input/titanic/train.csv") X_train, X_test, y_train, y_test = exam_data_load(df, target='Survived', id_name='PassengerId') #print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape) X_train = X_train.drop(['Cabin','Name','Ticket'],axis=1) X_test = X_test.drop(['Cabin','Name','Ticket'],axis=1) X_train['Age']=X_train['Age'].loc[X_train['Age']>=1] X_train['Age']=X_train['Age'].fillna(X_train['Age'].mean()) X_test['Age']=X_test['Age'].loc[X_test['Age']>=1] X_test['Age']=X_test['Age'].fillna(X_test['Age'].mean()) X_train['Embarked']=X_train['Embarked'].fillna(X_train['Embarked'].mode()[0]) X_test['Embarked']=X_test['Embarked'].fillna(X_test['Embarked'].mode()[0]) cond=pd.get_dummies(X_train['Sex']) cond2=pd.get_dummies(X_test['Sex']) X_train['female']=cond.iloc[:,0] X_train['male']=cond.iloc[:,1] X_test['female']=cond2.iloc[:,0] X_test['male']=cond2.iloc[:,1] X_train = X_train.drop('Sex',axis=1) X_test = X_test.drop('Sex',axis=1) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() cols=['Embarked'] for col in cols: le = LabelEncoder() X_train[col]= le.fit _transform(X_train[col]) X_test[col]=le.transform(X_test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val=train_test_split(X_train,y_train['Survived'],test_size=0.2,random_state=42) from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=42) model.fit (X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) accuracy_score(y_val,pred) pred=model.predict(X_test) submit = pd.DataFrame( { 'PassengerId' : X_test['PassengerId'], 'Survived' : pred } ) submit.to _csv("003000000.csv",index=False) submit.head() pd.read _csv("/kaggle/working/003000000.csv") accuracy_score(y_test['Survived'],submit['Survived']) 베이스라인 안보고 혼자 해봤습니다. 이렇게 작성했는데 마지막줄에서 점수는 나오는데 타이타닉 캐글 대회에는 제출이 안되서요 혹시 어느부분이 잘못된건지 알수있을까요?? 그리고 이렇게 실행해도 맞는건지도 답변 부탁드립니다
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현우
2025-05-09T10:44:18.365Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 결측치 포함된 columns들 삭제하는 과정에서, 영상에서는 host_id는 결측치가 존재하지 않는데 drop으로 삭제하였습니다. 따로 이유가 있는걸까요?
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hong8265
2025-05-09T10:29:01.376Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
32. 캐글(kaggle) 필사 전략 강의에서 노션 정리하신 것을 수업 노트에 올려 주신다고 하셨는데, 확인이 안되어 문의드립니다! (18:10)
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선영
2025-05-09T08:52:01.158Z
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React 완벽 마스터: 기초 개념부터 린캔버스 프로젝트까지
안녕하세요 현재 고급- 데이터캐싱 부분의 강의를 보고 있는데 Fresh 상태에서는 데이터를 가져온 후 저장되어 있어 이 저장된 데이터를 사용하다 Stale상태가 되면 자동으로 다시 데이터가 요청되어 가져온다 라고 이해하고 있는데 맞는걸까요?
react React-Context react-router tailwindcss react-query
부드러운 족제비
2025-05-09T08:34:40.859Z
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Airflow 마스터 클래스
안녕하세요, 최근에 airflow를 공부해보려고 해당 인강을 구매했는데, airflow3버전 인강 업데이트 예정이라는 공지를 보고, 대기 중에 있습니다. 혹시 언제쯤 업데이트 될 예정인지 알 수 있을까요? 아니면 우선 airflow2 버전으로라도 보는게 나을까요?
jwkim
2025-05-09T08:05:14.601Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
첫 번째, 두 번째 둘 다 groupby(컬럼명)했는데 왜 첫번째는 에러가 나고 두번째는 정사적으로 작동하나요??
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김대현
2025-05-09T07:31:55.140Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
인덱스 값이 2001인 데이터(행)을 선택할 때 df.loc[2001] df.loc[2001].mean() loc 대신 df.iloc[1,:].mean() 위처럼 iloc 함수를 사용해도 되나요?
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최수영
2025-05-09T07:10:54.079Z
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학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 위와 같이 실행했는데 baseline roc_auc가 높게 나옵니다 그리고 y_test 실행결과 label과 점수가 비슷합니다. 어떤 이유일때문일까요?
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빅분기실기가즈아
2025-05-09T07:08:41.102Z
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[코드캠프] 부트캠프에서 만든 '완벽한' 프론트엔드 코스
next js 14버전, tailwind도 3.4.17로 설치하였는데, @apply 가 먹히지 않네요. 어떻게 하나요? globals.css에도 @tailwind base; @tailwind components; @tailwind utilities; 입력 시, 'Unkown at rule @tailwind' 라는 메시지가 송출됩니다. tailwind.config.ts (js->ts 변경) 파일에도 module.exports = { content: [ "./pages/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./components/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./app/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", "./src/**/*.{js,ts,jsx,tsx}", ], theme: { extend: { colors: { background: "var(--background)", foreground: "var(--foreground)", 철수가좋아하는색깔: "blue", 영희가좋아하는색깔: "green", }, }, }, plugins: [], }; 입력했습니다.
react react-native 하이브리드-앱 graphql next.js
2025-05-09T05:09:12.173Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 9회 기출유형 원본파일은 깃허브상에 없던데 업데이트 예정인가요?
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diadia1189
2025-05-09T02:30:50.144Z
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강의를 보면서 강사님과 똑같이 진행을 하는데 값이 다릅니다. 그리고 영상에서는 max_depth를 설정했을 때가 설정하지 않았을 때 보다 값이 더 올라갔는데 저 같은 경우는 설정한 후 값이 더 내려갔습니다. 정상적인 건가요? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2025,max_depth=3) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred)) # 0.9227272727272727 # 0.8571428571428571 # 0.8378378378378378 # max_depth = 3 # 0.9242424242424243 # 0.8 # 0.7837837837837838
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김라의
2025-05-09T01:36:51.563Z
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UIUX 디자이너 취업을 위한 웹 포트폴리오 제작 : 퍼스널 브랜딩 전략
선생님 후기 작성했습니다. 완성본 빠르게 메일 전달 부탁드립니다^^ 급하게 확인하고 싶어서요..
HTML/CSS 포트폴리오 반응형-웹 gsap scrolltrigger
제니
2025-05-09T01:36:01.412Z
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roc_auc_score, f1_score, accuracy_score를 구할때 print문의 y_val,pred를 넣는데 왜 저 2가지를 넣는건가요? 그리고 proba는 뭔가요? print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred))
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김라의
2025-05-09T01:32:58.851Z
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<모델&평가>에서 fit(학습)을 시킬때는 왜 X_tr,y_tr을 넣고 예측을 할때는 왜 X_val를 넣나요 ? 그냥 아무거나 넣어도 되나요 ? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2025) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val)
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김라의
2025-05-09T01:25:48.695Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
교재도 같이보고있는데요 교재 p.164쪽 'type1_data1.csv'파일은어디에 있나요? (교재 작업형 1 연습문제 파일 어디서 다운받나요?)
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강선미
2025-05-09T01:19:29.349Z
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<데이터 전처리 &피처엔지니어링>에서 왜 id를 drop 하나요? 그리고 <검증 데이터 분리>에서 는 왜 output을 drop 하나요? train = train.drop('id',axis=1) test_id = test.pop('id') test.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output',axis=1),train['output'],test_size=0.15, random_state=2025)
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김라의
2025-05-09T01:19:17.579Z
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모던 웹 인터렉티브 CSS3 부트캠프 [Full vers.]
선생님 ㅎ 18강과 19강 사이에 공백이 있는 것 같습니다. first-child, last-child 등 설명이 빠져 있습니다. 확인 부탁드려요^^
sanha
2025-05-08T22:32:51.827Z
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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
알파값을 릿지는 0.05,0.1,1,5,8,10,12,15,20 라소는 0.001,0.005------ 이렇게 잡는 이유와 기준이 무엇인지? 그냥 경험치인건지
kccjjang
2025-05-08T21:25:06.393Z
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# your code import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") df.head() #views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고 df.isnull().sum() #views에 결측치 4개 # print(df.shape) df = df.dropna(subset = ['views']) # print(df.shape) #f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 총 합을 정수형으로 출력하시오 df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver', 1) df['f3'] = df['f3'].replace('gold', 2) df['f3'] = df['f3'].replace('vip', 3) # print(df.head(20)) print(int(df['f3'].sum())) numpy 안 쓰고 이렇게 작성해도 되나요?
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최수영
2025-05-08T12:15:07.877Z
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