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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험 회차가 증가함에 따라 제출 방법이 조금씩 달라진 것 같은데요. 유형1, 유형3의 경우, 코딩화면 제출버튼은 없어지고 별도 답안제출 화면에 정답만 입력하는게 맞는지요? 그렇다면 코딩 중간에 있는 print()문을 주석(삭제) 처리할 필요도 없는건지요? 유형2의 경우도 코딩 중간에 있는 print()문을 주석(삭제) 처리 필요 없는지요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 섹션10- 예시문제 작업형2(신버전) 아래 풀이에서 어떤것이 잘못됬는지 알 수있을까요ㅠ? # 출력을 원하실 경우 print() 함수 활용 # 예시) print(df.head()) # getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요 # 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가 #데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") # 확전분모평예정 # roc_auc(pred=predict_proba) / 양성(1)값=남자/ 분류모델 #확인 # print(train.shape, test.shape) # print(train.head()) # print(test.head()) # print(train.info()) # print(test.info()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #전처리(결측값제거/문자제거/인코딩) #결측값제거 # print(train.isnull().sum()) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) # print(train.isnull().sum()) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) #문자제거 cols=train.select_dtypes(include='object').columns cols # print(train.info()) train = train.drop(cols,axis=1) # print(train.info()) test = test.drop(cols,axis=1) #cols = ['회원ID', '총구매액', '최대구매액', '환불금액', '방문일수', '방문당구매건수', '주말방문비율', '구매주기'] #target = train.pop('성별') #pop=성별을 target에 대입하고 나머지를 drop #인코딩 train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols) #분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train.drop('성별',axis=1), train['성별'], test_size=0.2, ramdom_state=2022 ) #모델 #pred=predict_proba from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) print(pred) print(pred[:,1]) # #평가 from sklearn.metrics import roc_auc_scoer print( roc_auc_scoer(y_val, pred[;,1]) ) --실제,예측 # #예측 pred=model.predict_proba(test) pred submit = pd.DataFrame({ 'pred': pred[:,1] }) submit # #저장 submit.to_csv('result.csv', index=False) print(pd.read_csv('result.csv')) # 사용자 코딩 # 답안 제출 참고 # 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame변수.to_csv("result.csv", index=False)
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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. 섹션10 예시문제 작업형 1번 질문있습니다.캐글에서 하던대로 하다보니 식이 강의에서 알려주시는 것에 비해 짧아졌는데요. import pandas as pddf = pd.read _csv("data/mtcars.csv") from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()df['qsec'] = scaler.fit _transform(df[['qsec']])#print(df['qsec']) cond = df['qsec'] >0.5print(sum(cond)) 이렇게 해도 9가 나오는데, 이렇게 풀어도 괜찮나요?좋은 강의 항상 감사드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 4회기출 작업형2유형 강의에서 basic방법과 intermediate 방법이 있는데 실제 시험에서는 수치형 데이터만 활용(basic)해서 해도 되나요? 범주형 데이터가 있다면 범주형 데이터도 활용 해야할까요?...ㅠ 안그러면 점수를 낮게 받을까요?..ㅠ 이 강의회차에서는 basic방법이 성능이 더 좋게 나왔는데 수치형만 쓸지 수치형과 범주형 둘다 활용할지 어떻게 판단해야하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 : ) 좋은 강의 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 시험 때 분류 / 회귀 랜덤 포레스트 활용하는게 안전할까요? 분류시 AdaBoostClassifier 사용하니까 랜포 보다 조금 더 좋은 성능 보이던데 혹여나 더 높은 성능 좋은 모델 했다가 과대 적합으로 떨어질까봐 걱정되네요 ㅠㅠ
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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 랜덤포레스트 학습과정 중에 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val)[:,1] roc_auc를 학습하기위해 pred = model.predict_proba(X_val)[:,1] 해당코드를 사용하셨는데 [:,1] 부분이 이해가 잘안되어 질문드립니다. 인덱스 전체/ 1번 칼럼까지 범위를 설정하는 이유가 있을까요? 아니면 제가[:,1] 의미를 위처럼 잘못 이해하고 있는거라면 짚어주시면 감사하겠습니다.
해결됨
실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 섹션 7의 세번째 강의, python의 위한 도커 의 13:25 에서 바로 torch를 pip으로 설치하지 않고도 바로 import torch를 할 수 있는 이유는 azure vm을 만들때 선택한 size인 nc4as_t4_v3 4 vcpus 에 기본적으로 torch가 깔려있기 때문인가요 (즉, 만약 gpu를 사용하지 않는 다른 환경을 고르면, torch가 안깔려 있어서 pip 으로 깔아야 하는 것인가요) cpu만 사용하는 size인 Standard D2s v3 (2 vcpus, 8 GiB memory) 로 가상환경을 만들었는데, 여기서는 ipynb 파일에 !pip install torch를 해도, import torch를 하면 torch가 없다고 나오는데, 혹시 이 이유를 아실까요..ㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님은 수치형 데이터와 범주형 데이터를 n_train, c_train, n_test, c_test로 분리하셨더라구요. 근데 꼭 분리 안하고, col 명만 설정해서 그냥 피처엔지니어링 하면 안되는 걸까요? 근데 저는 점수가 0.75 정도밖에 안나왔습니다 ㅎㅎㅎ 강사님은 0.8 넘게.... 제가 쓴 코드입니다.. # 수치형 스케일링 from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = ['Age', 'AnnualIncome','FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] <- 제가 변환하고 싶은 int 형 변수들을 넣었어요. 타겟레이블이 int형인데 뺄줄 몰라서 그냥... train[cols] = scaler.fit_transform(train[cols]) test[cols] = scaler.fit _transform(test[cols]) # 라벨인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols2 = train.select_dtypes(include="object").columns for col in cols2 : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 이러고 데이터 X_tr, X_val, y_tr, y_val로 분리하고 랜덤포레스트를 적용헀습니다!
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
기획자이지만 파이썬이 중요하다고 하여, 관련 베이스적인 지식을 쌓고자 강의 자료를 요청드립니다!! woooha94@gmail.com
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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 작업형2에서 모델링 및 평가에서 회귀모델 여러가지를 대입해보던 것과 작업형3 회귀분석에서 formula 패키지 사용해서 회귀식 사용하는것은 어떤 차이가 있을까요?? 회귀분석이라고 해서 혼자 타이핑을 andomforestregressor 해보다가 지우고 formula를 따라 썼는데 너무 초보적인 질문일것같지만 궁금해서 문의드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 지난 시험부터 메모장 이용 불가로 변경되었는데 강의 내용에 업데이트 반영이 되어 있지 않아서 공유드립니다. o 시험 중 필기구, 전자·통신기기(계산기 등) 및 PC에 설치되어 있는 프로그램(윈도우 메모장, 윈도우 계산기, 엑셀 등) 사용 불가 https://www.dataq.or.kr/www/board/view.do?bbsKey=eyJiYnNhdHRyU2VxIjoxLCJiYnNTZXEiOjU1MzQ3NX0=&boardKind=notice 감사합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train이 두개로 나누어져서 제공되서 x_train+y_train['타겟'] 을 합치는거까지는 이해했는데요 이걸 df에 받아서 넣는데 그 다음 코드부터는 df를 사용하지를 않더라고요! 그래서 모든 코드 다 작성 후에, df=concat 어쩌구 했던거를 주석처리해서 숨겨봤는데도 같은 결과가 나왔어요. 합쳐진 df를 어딘가에 사용한다면 이해가 되는데, df를 사용하지도 않는데 concat으로 합쳐놓는 이유가 무엇인가요? 참고 차 제가 작성했던 코드도 붙여넣어봅니다. import pandas as pd X_train = pd.read _csv("X_train.csv") X_test = pd.read _csv("X_test.csv") y_train = pd.read _csv("y_train.csv") # print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape) df = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']], axis=1) df # 라벨인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = X_ train.select _dtypes(include="object").columns for col in cols : le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit _transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) # # 랜덤 포레스트 위해서 데이터 분리 X_train = X_train.drop("ID", axis=1) X_test_id = X_test.pop("ID") # # 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N'], test_size=0.2, random_state=2022 ) # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2022, max_depth=3, n_estimators=200) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) pred = rf.predict_proba(X_test) submit = pd.DataFrame({ "ID" : X_test_id, "Reached.on.Time_Y.N" : pred[:,1] }) submit.to _csv("submit.csv", index=False) pd.read _csv("submit.csv")
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 좋은 강의 감사드립니다! 학습, 검증데이터를 분리하는 것은 평가를 통해 개선하기 위한 것으로 이해를 했습니다. 그렇다면 개선을 한 뒤 학습, 검증데이터를 다시 학습데이터로 합친 후 예측을 진행하는 것이 점수에 더 도움이 될까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아무리봐도 둘이 값이 같게나와야할거같은데 p-value가 다르게나옵니다. 왜이런걸까요??비모수검정이라 정규분포가 아니라서 대칭성이 없어서 그런건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래 문제에서 100% 넘는 접종률을 먼저 삭제하지 않고, 문제에서 언급한 순서대로 풀이해야 하나요?? your code 부분에 적은대로 풀이를 하면 답이 다른데 이대로 풀면 안되는 이유가 궁금합니다! 문제 : 주어진 데이터에서 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, 그 차이를 구해보세요 (단, 100%가 넘는 접종률 제거, 소수 첫째자리까지 출력) # your code # 100%가 넘는 접종률 제거 cond = df["ratio"] <= 100 # 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, df = df[cond] df = df.sort_values("ratio", ascending = False) top10 = df["ratio"].head(10).mean() bottom10 = df["ratio"].tail(10).mean() # 그 차이를 구해보세요(소수 첫째자리까지 출력) print(round(top10 - bottom10,1)) 풀이 df2 = df.groupby('country').max() #시간에 따라 접종률이 점점 올라감 df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False) #100%가 넘는 접종률 제거 cond = df2['ratio'] <= 100 df2 = df2[cond] top = df2['ratio'].head(10).mean() bottom = df2['ratio'].tail(10).mean() print(round(top - bottom,1))
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빅분기 실습환경이 오픈되어 제3유형 문제를 풀어보고 있는데요. 데이터는 타이타닉 침몰 생존여부 예측을 위한 자료입니다. Gender와 Survived 변수 간의 독립성 검증을 실시하였을 때, 카이제곱 통계량은? - 오브젝트 타입을 원핫인코딩으로 변환한 후 stats.chisquare(df[ 'Gender'], df['Survived'])를 수행해야 하나요? ols를 통해 summary() 까지는 알겠는데.....그 이후 어떻게 해야 할지 잘 모르겠네요..ㅠㅠ
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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 randomforestclassifire()에서 random_state안 적어도 되나요?
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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 cols로 안 묶고, 배웠던 데로 데이터 분리에서 train.drop('성별, axis=1) 이렇게 했는데 오류가 뜹니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
5회 작업형2유형 기출 강의에서 수치형 활용 부분에서 random_state=2022 는 무슨 의미인가요? 공부하면서 random_state=0 도 본것 같은데 두개 차이가 무엇인가요? 왜 하는건가요? 2022가 그냥 임의의 숫자인것 같은데 그냥 아무 숫자를 하는건가요? 안해주면 안되는거죠?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1.선생님께서 test데이터의 행 부분은 절대 삭제하면안된다고 하셨는데 수치형 데이터만 남기기위해 열 데이터(컬럼)는 삭제해도 상관없는건가요? 2. 제출예시를 보니까 이렇게 나와있던데 마지막으로 만든 csv 에서 head(3)을 해야하는건가요??
