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일원분산분석 질문드립니다

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

일원 분산 분석에서 만약 levene 검정결과가 등분산이 아닌 경우 이후 검정은 어떻게 진행하면 될까요?

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mr.woong0926 댓글 2 좋아요 0 조회수 233

표본표준편차 vs 모표준편차

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 8회 응시생입니다.. 표본표준편차와 모표준편차의 차이에 대해서 인지하고있으며 numpy의 기본값 -> 모표준편차 pandas의 기본값 -> 표본표준편차 (ddof=1) 인걸로 알고있습니다. 기출 2회 유형 문제에선 표본표준편차를 기준으로 구하라고하셨는데요 시험에서도 그렇게 나온건가요? 따로 그런말이없으면 80%를 나누기전(전체데이터셋) -> 모표준편차 80프로의 표준편차 -> 표본표준편차 로 구하는게 정석인가요? 답변 미리 감사드립니다.

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최우영 댓글 1 좋아요 0 조회수 365

주구매상품, train test 갯수 다름

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train에서 주구매상품은 42종류고 test에서 주구매상품은 41종류입니다 이것을 확인하고 종류갯수가 달라서 라벨 인코딩을 해준것인가요? 지금까지는 확인하지 않고 object형 라벨 인코딩 해주었는데 train이 '소형가전' 이 하나 더 있는데 따로 어떤 처리를 해준 건가요?

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이민규 댓글 2 좋아요 0 조회수 209

페이지 단설정 매크로스크립트 미작동

해결됨

직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피

안녕하세요 일코님 페이지의 단을 1단으로 변경하기 위해서, 한글에서 매크로 녹화를 하여 스크립트를 아래와 같이 땄습니다. HAction.GetDefault("MultiColumn", HParameterSet.HColDef.HSet); with (HParameterSet.HColDef) { Type = ColDefType("Newspaper"); CreateItemArray("WidthGap", 1); WidthGap.Item(0) = MiliToHwpUnit(115.6); LineType = HwpLineType("None"); HSet.SetItem("ApplyClass", 868); HSet.SetItem("ApplyTo", 2); } HAction.Execute("MultiColumn", HParameterSet.HColDef.HSet); 이 매크로를 사용하기 위해서 hwp.HAction.GetDefault("MultiColumn", hwp.HParameterSet.HColDef.HSet) hwp.HParameterSet.HColDef.Type = hwp.ColDefType("Newspaper") hwp.HParameterSet.HColDef.CreateItemArray("WidthGap", 1) hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) = hwp.MiliToHwpUnit(115.6) hwp.HParameterSet.HColDef.HSet.SetItem("ApplyClass", 868) hwp.HParameterSet.HColDef.HSet.SetItem("ApplyTo", 2) hwp.HAction.Execute("MultiColumn", hwp.HParameterSet.hwp.HColDef.HSet) 이렇게 코드를 작성했는데요. 문제는 두번째 줄인 hwp.HParameterSet.HColDef.Type 이부분과 네번째 줄 hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) 입니다. 두번째 줄을 실행했을 때 AttributeError: '<win32com.gen_py.HwpObject 1.0 Type Library.HColDef instance at 0x1617095373456>' object has no attribute 'Type' 이러한 에러메시지가 뜨고 네번째 줄은 hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) = hwp.MiliToHwpUnit(115.6) IndentationError: unexpected indent 이렇게 나오는데요.. 뭐가문제일까요? 늘 친절하고 자세하게 답변해주셔서 정말 감사합니다!

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윤병현 댓글 1 좋아요 1 조회수 258

전처리시 컬럼삭제에 따른 성능차이 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예를들어 기출6회 작업형2유형 풀이시에 Heat_Load 를 예측하도록 되어있습니다. 예를들어 train 과 test 컬럼에서 nunique 로 값을 확인하고 실제 row수만큼의 빈도수가 발생하는 Cool_Load 값이 있는데요. 이 컬럼은 삭제하는것이 더 효율적인 머신러닝 성능이 나오더라구요. 하여 전처리시 컬럼을 삭제처리하는 기준을 nunique 로 임의로 판단해도 될지 혹시 강사님은 컬럼삭제의 기준을 어떤식으로 잡는지 궁금합니다. 아니면 그대로 진행하는게 더 나을지 판단이 잘 안서서 질문드려 봅니다.

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momgrp24 댓글 1 좋아요 0 조회수 183

get_dummies 와 스케일링, 라벨인코딩 사용법의 차이

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형 2유형을 풀이하게되면 get_dummies 로 한방에 처리하거나 민맥스스케일러, 라벨인코더로 처리하는 경우가 있는데요 둘 중 어느것을 써야 더 효율적일지는 상황에 따라 달라지는건지요? 결과값은 같은건지요 ? 둘다 머신러닝이 납득할 수 있는 숫자로 인코더 되는 역할로 여겨지는데요. get_dummies 만 사용해서 풀이해도 괜찮을지, 혹은 민맥스 스케일러나 라벨인코더를 사용하는게 나을지 궁금합니다. 그리고 스케일러랑 인코더는 세트로 사용해야 하는지, get_dummies 를 혼용하여 사용하기도 하는지 궁금합니다. 결론적으로 minmaxscaler, labelencoder 는 어떤걸 효율적으로 해주고 성능에 영향을 미치는지 큰 차이가 없으면 get_dummies 로 사용해도 되는지 궁금합니다. 또한 get_dummies 는 숫자형과, 오브젝트형이 포함된 전체 테이블을 넣어서 인코딩 하면 되는지도 궁금합니다.

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momgrp24 댓글 2 좋아요 0 조회수 539

캐글 T2 - 2 당뇨병

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요! 캐글 당뇨병 문제에서 Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI에서 이상치가 있는 부분을 처리하셨는데 저는 초보라 시험장에서 describe 만으로 저 데이터에 이상치가 있다는 것을 모를거 같은데 이상치 처리 하지않고 그냥 모델 학습시켜서 제출해도 괜찮을까요? 감점이 클까요? ㅜㅜ

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박나현 댓글 1 좋아요 0 조회수 159

캐글 T2-1 타이타닉 질문있습니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

EDA 단계에서 age, cabin에서 결측치가 있다는 것을 알았는데 혹시 이건 따로 처리를 하지 않아도 되는건가요? y = y_train["Survived"] # sex만 원핫인코딩 됨 features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"] X = pd.get_dummies(X_train[features]) test = pd.get_dummies(X_test[features]) -> 이 4개 컬럼을 원핫인코딩 하셨는데 혹시 이 컬럼들을 선택한 기준이 있을까요? object가 아닌 열도 포함되어 있어서요 ! 나머지 cabin이나 embarked 같은 문자 데이터는 인코딩 안해도 되나요?

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박나현 댓글 1 좋아요 0 조회수 149

작업형 2 제출형식

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

제출된 csv 파일로 평가한다고 나와있는데 체험환경에서 제출을 누르면 코드가 제출되는 것 같은데 그 코드안에 csv 파일이 생성되는 코드가 있으면 거기서 생성된 csv 파일로 채점되는 것인가요?

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이민규 댓글 1 좋아요 0 조회수 137

RandomForest 'Classifier', 'Regressor' 차이

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

질문이 사실 두 개 있어요. 제목처럼 RandomForestClassifier, RandomForestRegressor 를 작업형2 에서 구분하여 사용하는 기준은 뭔가요?? 타겟이 수치형, object 형에 따라서도 아닌거 같아요.. 6회 기출유형 작업형2 문제풀이에서 # 최종 제출 파일 rf.fit ( train , target ) pred = rf.predict ( test ) submit = pd.DataFrame ({ 'pred' : pred }) submit.to _csv ( "result.csv" , index= False ) 이렇게 적었는데, rf.fit (train, target) 이 아니라 rf.fit (X_tr, y_tr) 아닌가요??

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ha-219 댓글 2 좋아요 0 조회수 656

이원분산분석 상호작용 표시 * 로 했을 때 자유도 차이

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

토마토 예제 이원분산분석에서 상호작용을 * 로 간단하게 표시할 수 있다고 했는데아래 코드 실행하면 상호작용의 자유도는 6으로 나옵니다. 그런데 원래 " :" 식으로 표시하면 자유도가 4입니다. 어떤 차이가 있는가요?model = ols('토마토수 ~ 종자 * C(비료)', data = df).fit()anova_lm(model)

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cactuary 댓글 1 좋아요 0 조회수 239

pvalue=2.2~

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

유의수준 0.05보다 크므로 기각역이 커서 귀무가설을 기각할 수 있으므로, 귀무가설 채택(정규분포를 따르지 않는다) 아닌가요? 숫자가 축약이 되서 저렇게 표시되었다는 말씀같은데 매번 pvalue를 다시 산출하고 하는 과정이 필요하다는 말씀이실까요? 이후 검산에서 0.00000000~2 로 나오는게 있던데 시험에서 이런경우 0.05보다 크다 작다가 아니라 기재하신 {}.format 이런 함수를 꼭 작성해봐야 pvalue를 확실하게 알수있는 건지 궁금합니다 작성하신 코드가 어려워서요

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FU 댓글 1 좋아요 0 조회수 168

선생님 한가지만 더 여쭤보고싶습니다!

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

실제 시험에서 물론 안까먹어야 하겠지만...ㅠㅠ LabelEncoding 적용한 컬럼에, 이후에 그대로 StandardScaling 해도 모델 학습에 성능적으로 문제가 없을까요? 원핫 적용한 컬럼에는 standard 이어서 해도 값 변동이 없을것 같은데 Label 은 혹시 어떻게되는지 궁금합니다..! 물론 시험때는 최대한 안까먹고 Label 했던 컬럼은 빼두고 StandardScaling 을 적용하려고 합니다..!

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이정민 댓글 1 좋아요 0 조회수 186

기출 3회 작업형 2 csv 파일 저장

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

똑같이 했는데 오류가 왜 뜨는지 모르겠습니다ㅠ이런건 처음봐서 무슨 오류인지도 모르겠어요..

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슬화 댓글 1 좋아요 0 조회수 143

단순선형회귀 summary 내용중에

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

단순선형회귀 summary 내용중에 신뢰구간에 대한 부분을 설명을 해주실 때, '이 신뢰구간은 95% 신뢰구간을 나타냅니다' 라고 말씀하셨는데 이는 어떤 정보를 보고 판단할 수 있는건가요? 단순선형회귀 강의 중 2:54

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차준우 댓글 1 좋아요 0 조회수 190

작업형2 모의문제1 에서 제출 포맷을 보면

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

문제들 다시 한번 복습으로 쭉 풀어보고 있는데요! 작업형2 모의고사1 에서 제출 형식을 보면 predict_proba 로 해야할것 같은데 영상에서는 predict 로 하셨거든요. 혹시 제가 잘못 이해하고 있는지 문의 드립니다. 추가로, predict_proba 로 해서 1일 확률값을 구하면, roc_auc_score 는 점수가 채점되는데 나머지 accuracy_score, f1_score 같은건 채점이안되더라구요. (오류코드: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets) 제가 정상적으로 이해한건지 문의 드립니다!

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이정민 댓글 1 좋아요 0 조회수 179

가설검정풀이 윌콕슨검정 질문

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

수업 9분 53초 부근, stats.wilcoxon(df['무게']-120 에서 왜 -120 으로 머이너스 부호를 넣는지 궁금합니다

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지월목박 댓글 1 좋아요 0 조회수 197

9:03 문제3) 결측치가 제일 [많은] 값의 컬럼명이라고 이해해도되나요?

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

시간 : 9:03 문제3은 '결측치가 제일 큰 값의 컬럼명은?' 이라는 문제인데 이를 '결측치가 제일 많은 값 의 컬럼명은?'이라고 이해해도 되는거 맞을까요?

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though07 댓글 1 좋아요 0 조회수 188

작업형 2유형 질문입니다!

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[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 안녕하세요 강사님 수업 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 2유형의 경우 기출/모의고사 포함 정답이 정해진 문제가 아니기 때문에 여러 풀이 방법을 보여주신 거 같은데 곧 시험을 앞둔 상황에서 제가 능동적으로 코딩하는 것이 어려울 거 같아 해당 영상(작업형2 모의문제 1)처럼 시험 문제를 베이스라인/라벨인코딩으로 나누고 모델은 2개 정도만 외워 사용해서 정답을 제출해도 점수를 얻을 수 있을까요?

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조현우 댓글 1 좋아요 0 조회수 157

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