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미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 강의 너무 잘 완독했습니다, 이번주가 드디어 시험이라, 여기서 잘 배운것들로 꼭 합격하고 오겠습니다. 질문은, 제가 첫시험이다 보니 3과목 답안제출이 궁금합니다. 3과목의 경우 1과목처럼 단순 답만 제출하는 걸까요 아니면 logit 이나 ols를 통해 나혼 print(model.summary()) 값과, 답을 함께 제출하는것일까요? 예를 들면, 8회기출유형 (작업형3) 2-1번 문제의 경우 답은 코드 전체 +print(model.summary())를 내는것인지, 마지막 2.343 값만 print로 제출하면 되는건지 궁금합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
XGBoost의 'manylinux2014' 변형을 설치했습니다. GPU 알고리즘이나 연합 학습과 같은 특정 기능은 사용할 수 없습니다. 이러한 기능을 사용하려면 glibc 2.28+의 최신 Linux 디스트로로 업그레이드하고 'manylinux_2_28' 변형을 설치하세요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
영상과 같이 랜덤포레스트+라벨인코딩 조합으로 예측정확도 0.6나왔습니다. 해당 예측 정확도가 시험에 통과할 정도의 커트라인인지 궁급합니다. 또한 예측정확도가 잘 나오지 않을 경우 랜덤포레스트 이외 xgboost와같은 모델 변경도 시험장에서 크게 고려해야될 사항일까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
pred = model.get_prediction(new_data)로 할 때도 있고 pred = model.predict(new_data) 이렇게 할 때도 있나요? 둘의 차이가 뭘까요
해결됨
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
안녕하세요 일코님 날씨 많이 추워졌는데 건강 잘 챙기시기 바랍니다 ^^ 현재 문제가 텍스트로만 이루어졌을 경우 아래와 같이 BreakPage메소드를 통해 페이지에 걸친 문제가 없도록 정리하고 있씁니다. while 찾기("#"): # 샵 "#"표시는 문제의 시작지점입니다. hwp.Run("MoveLineBegin") start_page = hwp.KeyIndicator()[3] start_pos = hwp.GetPos() # hwp.Run("MoveParaEnd") 둘중_빠른것_찾기("#", "<<<") 현재문단블록처리() if 블록내_텍스트_포함_여부("<<<"): hwp.Run("MovePageBegin") hwp.Run("MoveLeft") else: hwp.Run("MoveParaBegin") 위로_찾기_아무거나() # 다음문제로 넘어간뒤, 아무런 텍스트나 위로 찾기 하여 문제의 끝을 특정함 hwp.Run("MoveParaEnd") end_page = hwp.KeyIndicator()[3] endpos = hwp.GetPos() if end_page != start_page: # 문제 시작점과 끝점의 페이지가 다를 경우 BreakPage hwp.SetPos(*start_pos) hwp.Run("BreakPage") hwp.Run("MoveParaEnd") 문제는, 문제의 형식이 표로 되어 있을 때가 있다는 것인데요. 이런식으로 표가 존재하고, 이 표가 넘어갈경우에,, 현재 코드를 적용하면 저 "수정"으로 이동하여 endpos의 위치가 잡히게 되네요.. 문제가 표로 마무리 될경우에 문제의 끝을 올바르게 특정해서 문제를 깔끔하게 정리할 방법이 없을까요? 감사합니다 !
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('TotalCharges', axis=1),train['TotalCharges'], test_size=0.2, random_state = 2024) X_tr데이터가 train일때랑 train.drop('TotalCharges', axis=1)일때랑 차이가 뭔가요 ??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
spicy -> scipy cf Q 혹시 마인드맵은 어떤 것으로 만들었는지 여쭤봐도 될까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫 인코딩시, train 과 test의 컬럼의수가 달라지는 경우가 있어서 데이터를 concat 했다가 다시 분리를 해주고 있는데요. 아래와 같이 코딩시 답안 제출까지는 가능하지만, 강사님께서 풀이한 것과 값차이가 많이 납니다. 이렇게 하면 안되나요? import pandas as pd train = pd.read_csv('churn_train.csv') test = pd.read_csv('churn_test.csv') y=train.pop('TotalCharges') print (train.shape, test.shape, y.shape) total = pd.concat([train, test], axis=0) total=total.drop('customerID',axis=1) # print (total.shape) cols=total.select_dtypes(include = 'object').columns total = pd.get_dummies (total[cols]) train = total[:4116] test = total[4116:] print (train.shape, test.shape, y.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=0) print(X_train.shape, X_val.shape, y_train.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor() rf.fit(X_train, y_train) pred=rf.predict(X_val) pred from sklearn.metrics import mean_absolute_error mae = mean_absolute_error (y_val, pred) print(mae) # 결과값 제출 result = rf.predict(test) # print(result.shape, test.shape) print(result) result = pd.DataFrame ({ 'total price':result }) result.to_csv("result.csv", index=False) print(result) # help(sklearn) # import sklearn # help(sklearn.metrics )
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
bmi = df['Weight'] / ((df['Height'] * 0.01) ** 2) normal = (bmi >= 18.5) & (bmi < 23) danger = (bmi >= 23) & (bmi < 25) normal_people = len(df[normal]) danger_people = len(df[danger]) print(abs(normal_people - danger_people)) # 144 위는 제 코드입니다. 결과는 동일한데, bmi의 위험군과 정상체중 구하는 공식에서요, # 강사님 cond1 = (df['bmi'] >= 18.5) & (df['bmi'] < 23) len(df[cond1]) # 제 방식 cond1 = (bmi >= 18.5) & (bmi < 23) len(df[cond1]) 작성 방법은 모두 다 다르겠지만, 제가 작성하는 방식의 논리가 혹시 나중에 다른 결과값을 가져올 수도 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
범주형변수에 대해 원핫인코딩을 하니 0,1이 바뀌어서 나와요 괜찮은 거죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님..! 강의 이해하기 쉽게 가르쳐주셔서 항상 감사드립니다!! 다름이 아니라, 8회 기출 작업형 3-2번 오즈비 문제에 대한 해설은 없는건가요?! 제가 어딨는지 못찾아서 질문 드립니다 ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
스케일링 : MinMaxScaler, SrandardScaler, RobustScaler 스케일링은 컬럼중 수치형만 뽑아서 따로 해야하나요? 아니면 object 있어도 괜찮나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 강사님 3회 기출 유형 작업형1 문제 2번에서 df.T를 이용해 푸는 방법에서 'm = df[2000].mean()' 이렇게 작성하였는데, 데이터프레임에서 컬럼을 선택할 때는 df['DataFrame'] 형태로 작성해야 한다고 하셔서 'm = df['2000'].mean()'으로 작성하니 에러가 발생하였습니다. 컬럼명이 숫자일 때는 따옴표를 붙이면 안 되는 것인가요? 괄호 안에 따옴표를 붙이는 기준과 안 붙이는 기준이 너무 헷갈리네요 ...ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
exam1 = pd.get_dummies(exam1, columns=['race'], drop_first=True) exam1 = pd.get_dummies(exam1['race'], drop_first=True) 랑 차이가 있나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
도저히 이해가 안가서,,, 제가 테스트겸으로 하나의 오브젝트 컬럼만으로 라벨 인코딩 테스트를 해보아도 오류가 뜹니다 branch컬럼으로 테스트해보았는데요,,, train test 둘다 A B C 가지고 있어서 label인코딩이 되야하는데 자꾸만 오류가 뜨네요 위는 오류 내용입니다. 이게 오류가 발생하는 이유가 무엇인가요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd df = pd.read_csv 이 부분도 시험 때 작성해야하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제를 풀고 sum() 함수를 사용해서 print를 할 때 답이 잘 나오긴 하지만 FutureWarning라면서 지속적으로 뜨는 현상이 발생합니다! 시험환경에서 답안 제출할 때에 이런 경고문이 떠도 상관이 없는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2유형 풀때.concat의 사용 기준이 궁금합니다. 만약 train과 test데이터가 object col이나 숫자형 col이 각각 섞여 있으면 바로 인코딩만 해주면 되지 않나요? 굳이 concat을 해서 나눠야 하는건지 궁금합니더
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
OLS 모델을 적합하는 라이브러리 임포트를 아래와 같이 알고 있는데요. statsmodels.formula. api import ols 선생님께서는 statsmodels.formula. api import smf로 쓰셨는데 동일한 기능인건가요? formula를 만드실 때에도 아래와 같이 쓰셨는데요. model_refit = smf.ols('y ~ x1 + x2 + x3', data=data).fit() ols와 smf 같이 쓰지 않아도 학습이 잘되긴 해서 저는 ols로만 학습시키고 있는데 smf는 어떤 기능이 있는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
random_state = 0 을 이렇게 고정해주고 있는데 정수값에 따라 성능 지표가 올라갈때도 내려갈때도 있는데 성능 지표가 올라간 정수를 찾아서 고정하는 게 필요한가요? 점수에 영향은 하나도 없나요?
