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기존에 있던 스크립트에 워링이 새로운 스크립트에서도 콘솔에 뜹니다.

미해결

C#과 유니티, 실전 게임으로 제대로 시작하기 (저자 직강)

안녕하세요. 덕분에 재미있게 공부중입니다. example 폴더에 있는 기존 스크립트 들에서 전역에 변수를 지정후 사용을 안할경우 워링이 뜹니다. 문제는 워링이 뜨던 스크립트를 게임오브젝트에서 연동 제외하고 새로 게임오브젝트에 다른 스크립트를 연동해도 기존에 스크립트에 오류뜨던게 같이 뜹니다. 맞는건가요? 지역변수는 상관없고 전역변수에서만 워닝이 뜨네요. 프로젝트 폴더에 있는건 유니티에서 상시 다 읽어들인다고 보면 될까요?

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명준v 댓글 2 좋아요 0 조회수 151

하이퍼 파라미터 시 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

랜덤포레스트에서 estimators와 depth 파라미터 수정할때, 둘중 어떤것을 미세조정으로 먼저 맞추는 것이 낫나요? 그리고 estimators=100, depth =3이라고 하셨는데, 아무것도 설정 안해줫을 값이랑 같지가 않습니다. 아무것도 설정안해주며 자동으로 기본값으로 되는거아닌가요

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wsyang 댓글 2 좋아요 0 조회수 132

2유형에서 RMSE가 너무 크게 나오는 문제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

아래와 같이 코딩을 했는데, RMSE값이 42만 정도가 나옵니다. 강사님 강의에서는 4만 수준으로 나오는데요. 무엇이 잘못된건지 모르겠습니다...ㅜ import pandas as pd train=pd.read_csv('mart_train.csv') test=pd.read_csv('mart_test.csv') # print(train.info(), test.info()) y=train.pop('total') # print(y.describe()) # print(train.info(), test.info()) print(train.shape, test.shape) total=pd.concat([train,test], axis=0) print(total.shape) total=pd.get_dummies(total) print(total.shape) train=total[0:700] test=total[700:] print(train.shape, test.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=2024) print(X_train.shape, X_val.shape, y_train.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(random_state=2024) rf.fit(X_train, y_train) pred=rf.predict(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import mean_squared_error print(mean_squared_error(pred, y_val)**0.5) result=rf.predict(test) # print(result) print(result.shape) final=pd.DataFrame({ 'pred':result }) final.to_csv('result.csv', index=False)

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장한문 댓글 2 좋아요 0 조회수 223

범주형 타겟을 수치형으로 변환해야하는 경우

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

타겟값 변경은 주로 분류 문제 에서 범주형 라벨을 숫자로 변환해야 할 때 사용됩니다. 예를 들어, 이진 분류에서는 True/False , Yes/No 와 같은 값이 입력될 수 있으며, 이러한 값을 0 과 1 처럼 변환하여 모델에서 사용할 수 있습니다. 예로 주신 (y_test['income'] != '<=50K').astype(int) 은 소득이 특정 값보다 작거나 큰지를 0과 1로 변환하는 작업입니다. 이 작업은 타겟 라벨을 모델에서 이해할 수 있는 형식으로 변환하기 위해 필요합니다. 그렇다면 범주형을 숫자로 변환해서 모델에서 이해하도록 변경해야하는 경우는 그럼 어떤 경우가 있을까요?

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vitamin 댓글 2 좋아요 0 조회수 137

작업형 2

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[6. 학습 및 평가] 단계에서 RandomForestClassifier / RandomForestRegressor 까지만 하고 평가지표를 뽑아보지 않은 상태로 [7.예측 및 제출]을 해도 무방하지 않은지 궁금해졌습니다. (방금 빼먹고 푼 거 맞습니다.ㅠ) 처음 나온 평가지표를 기준점으로 삼아 위에서 전처리 작업 등을 추가하지 않는 극초보생 기준의 궁금증입니다. 작업형2를 반드시 40점 맞아야하는 관점에서 답변해주시면 감사하겠습니다. (평가지표 다시 외우는 중~ㅋ)

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댓글 2 좋아요 0 조회수 77

예시문제 작업형2(신버전) concat 문의

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

target = train.pop('성별') train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) df = pd.concat(['train', 'test']) concat 해서 원핫인코딩으로 해보려고 했는데 TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'str'>'; only Series and DataFrame objs are valid 와 같은 에러가 발생하는데 왜그런건가요 ㅜ

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vitamin 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

Dependency Injection(DI)

미해결

[C#과 유니티로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part3: 유니티 엔진

웹 개발에서는 DI를 통해 객체를 관리하는 경우가 많은데, 게임 프로젝트에서도 DI를 활용해 객체를 관리하는 사례가 많을까요? 아니면 강의에서 소개된 것처럼 Managers 객체를 통해 관리하는 경우가 더 일반적인가요

  • C#
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정길수 댓글 2 좋아요 1 조회수 197

ttest_rel 순서와 alternative

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

뮤d = (살충제를 뿌린 후의 곤충 수- 살충제를 뿌리기 전의 곤충 수)의 평균 귀무: 뮤d>=0 대립: 뮤d<0 before_spr : 살충제를 뿌리기 전의 곤충 수 after_spr : 살충제를 뿌린 후의 곤충 수 stats.ttest_rel(df['after_spr'], df['before_spr'], alternative = 'less') 이게 맞는거죠?

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인옥 댓글 2 좋아요 0 조회수 97

8회 기출 작업형2

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 안녕하세요 target=train.pop['TotalCharges'] 하면 'method' object is not subscriptable 이라는 메세지가 뜨는데 왜그런 걸까요ㅠㅠ

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댓글 2 좋아요 0 조회수 126

ttest_rel 이것이 맞나요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

데이터 입력 순서는 μd = (before – after) 라면 stats.ttest_rel(df['after'],df['before']로 μd = (after - before) stats.ttest_rel(df['before'], df['after']로 작성해주세요 alternative는 대립가설이 참일 때 기준, 첫번째 파라미터 자리가 큰지 작은지에 맞춰 작성하면 됩니다)

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인옥 댓글 2 좋아요 0 조회수 80

코딩테스트

미해결

파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)

문제 1. 현재 N개의 숫자 카드를 가지고 있고, 각 숫자카드마다 정수가 하나씩 적혀있다. 정수 M개가 주어졌을때,이수가적혀있는숫자카드를현재가지고있는지아닌지를구하는프로그램을작성하여라. 입출력 및조건 • 입력의첫째줄에는현재가지고있는숫자카드의개수N이주어진다. (1≤N≤500,000) • 입력의둘째줄에는숫자카드에적혀있는정수들이공백한칸으로구분되어주어진다. (수의범위는 −10,000,000 부터 10,000,000 사이의 중복되지 않는 정수) • 입력의셋째줄에는M이주어진다. (1≤M≤500,000) • 입력의넷째줄에는현재가지고있는숫자카드인지아닌지를구해야할M개의정수가공백한칸으로 구분되어주어진다. (수의범위는−10,000,000 부터 10,000,000 사이의 중복되지 않는 정수) • 출력의첫번째줄에는주어진M개의수에대해서,각수가적힌카드를현재가지고있으면1,아니면 0을 공백한칸으로구분하여출력한다. CODE HERE 부분의 코드를 짜야하는데 도와주세요 import time import utils def solution(test_case): # time check start_time = time.time() ##################### CODE HERE ##################### ##################################################### # end time elapsed_time = time.time() - start_time print("Elapsed time: {:.8f} seconds".format(elapsed_time)) return result ###################### DO NOT TOUCH BELOW ###################### if __name__ == '__main__': import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description = 'Argument parser') parser.add_argument('--input', '-i', default = './input', help = 'Input file path') parser.add_argument('--output', '-o', default = './output', help = 'Output file path') args = parser.parse_args() utils.output_checker(args.output) test_cases = utils.read_input(args.input) for test_case in test_cases: result = solution(test_case) utils.write_ouput(args.output, result) utils.compare_files(args.output)

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connor10 댓글 1 좋아요 0 조회수 111

stats.ttest_rel

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

stats.ttest_rel(df['after_spr'], df['before_spr'], alternative = 'less') stats.ttest_rel(df['before_spr'], df['after_spr'], alternative = 'greater') 둘다 값이 같아야 하는 거 아닐까요?

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인옥 댓글 2 좋아요 0 조회수 82

분류 문제에서 평가할 때 classification report로 진행할 경우 문제가 있을까요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

classification report로 하면 여러 지표를 한눈에 볼 수 있으니 각각의 코드를 안외워도 되는 이점이 있는 것 같습니다. 문제에서 f1 classification report 불러와서 봐도 되겠지요..? from sklearn.metrics import classification_report report =classification_report(y_val, pred_rf) print(report)

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aprilminji 댓글 2 좋아요 0 조회수 97

하이퍼 파라미터 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

랜덤포레스트에서 하이퍼 파라미터 할때, learning_rate 하면 오류나던데, 랜덤포레스트에서는 적용이 안되나요? max_depth랑 n_estimators로만 파라미터 수정하면되나요

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wsyang 댓글 2 좋아요 0 조회수 83

f1 스코어 시 에러 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

# f1 스코어 from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred)) ValueError : Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted']. 영상에서는 바로 출력되던데, 이것은 무슨 오류인가요

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wsyang 댓글 2 좋아요 0 조회수 90

작업형 2에서 인코딩과 스케일링

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형 2에서 데이터 스케일링(min_max, standard scaler)는 안하시는 것 같은데 혹시 이유가 있을까요? 보통 분석 흐름에는 데이터 표준화를 하는 경우가 많은 것 같아서 여쭤봅니다

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aprilminji 댓글 2 좋아요 0 조회수 84

독립표본 ttest_ind 검정

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

독립표본 ttest_ind 검정에서 ttest_ind(A, B)를 쓸때 A에 오는 것을 어떤것으로 해야 하나요? 예) 오렌지주스를 투여받은 기니피그 치아길이 평균이 아스코르브산을 투여받은 기니피그 치아길이 평균과 일치하는 지 구해라

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인옥 댓글 3 좋아요 0 조회수 141

원핫인코딩 / 라벨인코딩

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

object형 처리 시 어떤 때에 원핫인코딩하는게 좋고 라벨인코딩하는게 좋고 하는 기준이 있을까요?

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aprilminji 댓글 2 좋아요 0 조회수 179

3유형 반올림 명시 없으면

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

소수점 몇 번째 자리든 다 작성하면 되나요? 그 이전에 문제에서 반올림 명시를 하겠죠?

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tmdwjsofficial 댓글 2 좋아요 0 조회수 71

결측치 삭제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

X_test, X_train, y_train 데이터일때 결측치 채울때는 X_test, X_train 모두 채우고 결측치나 이상치 삭제시에는 X_train, y_train만 삭제하고 X_test는 삭제하면 안되는거죠?

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