이해가 가지 않는 것
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train 데이터에 ID값을 갑자기 왜 삭제하나요 ? train = train.drop("ID", axis=1) train.head(1)
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이해가 가지 않는 것
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
영상에서는 원핫 인코딩 이후 int형으로 바뀌는데 저는 bool 형식으로 바꼈습니다. 정상적인가요? <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6665 entries, 0 to 6664 Data columns (total 30 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 6665 non-null int64 1 Age 6665 non-null int64 2 Work_Experience 6665 non-null float64 3 Family_Size 6665 non-null float64 4 Segmentation 6665 non-null int64 5 Gender_Female 6665 non-null bool 6 Gender_Male 6665 non-null bool 7 Ever_Married_No 6665 non-null bool 8 Ever_Married_Yes 6665 non-null bool 9 Graduated_No 6665 non-null bool 10 Graduated_Yes 6665 non-null bool 11 Profession_Artist 6665 non-null bool 12 Profession_Doctor 6665 non-null bool 13 Profession_Engineer 6665 non-null bool 14 Profession_Entertainment 6665 non-null bool 15 Profession_Executive 6665 non-null bool 16 Profession_Healthcare 6665 non-null bool 17 Profession_Homemaker 6665 non-null bool 18 Profession_Lawyer 6665 non-null bool 19 Profession_Marketing 6665 non-null bool 20 Spending_Score_Average 6665 non-null bool 21 Spending_Score_High 6665 non-null bool 22 Spending_Score_Low 6665 non-null bool 23 Var_1_Cat_1 6665 non-null bool 24 Var_1_Cat_2 6665 non-null bool 25 Var_1_Cat_3 6665 non-null bool 26 Var_1_Cat_4 6665 non-null bool 27 Var_1_Cat_5 6665 non-null bool 28 Var_1_Cat_6 6665 non-null bool 29 Var_1_Cat_7 6665 non-null bool dtypes: bool(25), float64(2), int64(3) memory usage: 423.2 KB add 코드 add 텍스트
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터프레임을 만들때 'ID'는 test_id로 pop 했기 때문에 'ID':test_ID가 되는게 이해가 되는데 그러면 'Segmentation'은 :pred가 아닌 target이 되어야 하는것 아닌가요? target = train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop('ID') # 예측 결과 -> 데이터 프레임 submit = pd.DataFrame({ 'ID': test_ID, 'Segmentation':pred }) submit
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
rf.fit( train,target )에 들어가는 값과 pred = rf.predict( test )에 들어가는 값이 train,target, test가 들어가는 이유가 있나요? 저기 들어가는 값의 기준이 궁금합니다. # 모델 선택 및 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test) pred
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
sementation과 id를 삭제하는 이유가 뭔가요? 그리고 id를 복사할 때 train 데이터가 아닌 test 데이터를 사용하는 이유도 뭔가요 ?
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캐시 관련 질문사항이 있습니다!
미해결
Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)
안녕하세요! 캐시관련 질문 사항이 있습니다! 현재, 강의 내용에선, react query 를 사용한 클라이언트측 캐시와, unstable_cached 를 사용한 서버 캐시를 둘다 같은 하나의 데이터에 적용하신 모습을 확인하였습니다. 궁금증은, 현재 블로그 목록 조회는 두개 캐시 기법이 모두 적용되어 있는데, 둘 중 하나만 캐시를 해 놓아도 될 것 같다 라는 생각이 드는데, 이게 맞는지 궁금합니다. 혹시, 하나만 선택해야 된다면 이번 블로그 목록 케이스에서는 어떤 방식의 캐시를 적용하시는걸 추천하시나요?
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BeakGwa
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SNS 공유버튼 그룹 만들기 6:30~7:30 질문있습니다.
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(2025) MBTI 테스트 기반 수익형 웹사이트 만들기 - <코딩 배워 사업하자>
해쉬태그를 만들기 위해 TestResult.jsx에서 아래 useState를 작성하셨는데, useEffect(() => { const testInfo = TESTS?.find((test) => test.info.mainUrl === testParam); if (!testInfo) { alert('존재하지 않는 테스트입니다.'); navigate('/'); } setRenderTestInfo(testInfo); const resultInfo = testInfo?.results?.find( (result) => result.query === resultParam ); if (!resultInfo) { alert('존재하지 않는 결과값입니다.'); navigate(`/${testInfo?.info?.mainUrl}`); } setRenderResultInfo(resultInfo); }, [testParam, resultParam, navigate]); 처음에 testParam, resultParam을 가지고 와 리렌더링이 되면, useEffect 내 코드가 실행되고 testInfo 변수에 값이 저장되겠죠 그리고 setRenderTestInfo(testInfo)를 통해 renderTestInfo에 저장되는 것까지 알겠습니다. <ShareButtonGroup testParam={testParam} resultParam={resultParam} renderTestInfo={renderTestInfo} /> props로 넘기고 const ShareButtonGroup = ({ testParam, resultParam, renderTestInfo }) => { // console.log('renderTestInfo', renderTestInfo.info.mainUrl); return ( <div> <h3>친구에게 공유하기</h3> <div> <FacebookShareButton url={`${baseUrl}/${testParam}/result/${resultParam}`} hashtag={`#${renderTestInfo?.info.mainTitle}`} > <FacebookIcon round={true} size={48} /> </FacebookShareButton> </div> </div> ); }; export default ShareButtonGroup; 해쉬태그에서 받아오면 undefined 오류로 넘어가지 않습니다. 강사님 영상은 별다른 오류가 없는데, 저는 계속 빈객체로 넘어가서 흐름을 생각해본건데, 제가 잘못 생각하고 있는 부분이 있는지 궁금합니다.
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photographarmacist
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grid 양옆에 margin은 어디서 설정되어있는건가요 ?
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실무에 바로 적용하는 프런트엔드 테스트 - 1부. 테스트 기초: 단위・통합 테스트
찾아보니 잘안보여서 네비게이션 밑에 필터부터 전체 마진 양옆으로 먹어진거 ... 로우당 그리드 개수 설정이랑 ..
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wjdgksak
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작업형2 모의문제 3
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
영상 위치) 21:25 결과 예측 관련 질문입니다. 1) 랜덤포레스트랑 XGB로 평가한 후, 마지막에 예측은 XGB로 했는데 어떤 기준으로 XGB를 선택하는건가요?? 2) pred랑 pred_proba 중에 pred_proba를 사용한 이유가 있나요? pred_proba = xgb.predict_proba(test)
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ssjmj0404
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님은 0부터 496이 나오는데 저는 1489까지 나옵니다. 그리고 답도 차이가 많이 납니다. 괜찮은 것 인가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
predict를 사용할때와 predict_proba를 사용할때의 차이가 무엇인가요?
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원핫인코딩
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫 인코딩을 했을때 강의에는 0또는 1로 나오는데 제가 했을땐 True와 False로 나옵니다. 괜찮은가요?
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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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T2-1. 타이타닉(Titanic) Simple Baseline 질문있습니다
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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
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작업형 모의문제 2
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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
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ping 연결관련
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[NarP Series] MVC 프레임워크는 내 손에 [나프2탄]
java.sql.SQLException: Access denied for user 'root'@' localhost ' (using password: YES) at com.mysql.jdbc.SQLError.createSQLException(SQLError.java:964) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:3973) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:3909) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.checkErrorPacket(MysqlIO.java:873) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.secureAuth411(MysqlIO.java:4420) at com.mysql.jdbc.MysqlIO.doHandshake(MysqlIO.java:1278) at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.coreConnect(ConnectionImpl.java:2194) at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.connectOneTryOnly(ConnectionImpl.java:2225) at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.createNewIO(ConnectionImpl.java:2024) at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.<init>(ConnectionImpl.java:779) at com.mysql.jdbc.JDBC4Connection.<init>(JDBC4Connection.java:47) at sun.reflect.GeneratedConstructorAccessor36.newInstance(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45) at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:423) at com.mysql.jdbc.Util.handleNewInstance(Util.java:425) at com.mysql.jdbc.ConnectionImpl.getInstance(ConnectionImpl.java:389) at com.mysql.jdbc.NonRegisteringDriver.connect(NonRegisteringDriver.java:330) at org.eclipse.datatools.connectivity.drivers.jdbc.JDBCConnection.createConnection(JDBCConnection.java:328) at org.eclipse.datatools.connectivity.DriverConnectionBase.internalCreateConnection(DriverConnectionBase.java:105) at org.eclipse.datatools.connectivity.DriverConnectionBase.open (DriverConnectionBase.java:54) at org.eclipse.datatools.connectivity.drivers.jdbc.JDBCConnection.open (JDBCConnection.java:96) at org.eclipse.datatools.enablement.internal.mysql.connection.JDBCMySQLConnectionFactory.createConnection(JDBCMySQLConnectionFactory.java:28) at org.eclipse.datatools.connectivity.internal.ConnectionFactoryProvider.createConnection(ConnectionFactoryProvider.java:83) at org.eclipse.datatools.connectivity.internal.ConnectionProfile.createConnection(ConnectionProfile.java:359) at org.eclipse.datatools.connectivity.ui.PingJob.createTestConnection(PingJob.java:76) at org.eclipse.datatools.connectivity.ui.PingJob.run (PingJob.java:59) at org.eclipse.core.internal.jobs.Worker.run (Worker.java:63) 열심히 찾아보고 있지만 모르겠네요.
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chulssc
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32. 캐글(kaggle) 필사 전략 수업 노트
해결됨
[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
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데이터 캐싱 부분에 대해 질문있습니다.
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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?
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- react-query
부드러운 족제비
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localhost:8080 연결이 안됨
미해결
스프링 DB 2편 - 데이터 접근 활용 기술
[질문 내용] 갑자기 localhost :8080 연결이 안됩니다. 강의 소스 그대로 다운받아서 열었는데요 ㅜ 에러들 좀 봐주십쇼
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문주영
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신규 버전 강의 업데이트 예정일
미해결
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?
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jwkim
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