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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2회 기출 작업형2 하다가 오류가 나서 문의드립니다. 랜덤포레스트 부분입니다. # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=0)model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) 이렇게 오류가 나는데 ㅠㅠ 왜그런걸까요.....
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 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df.iloc[:,line] 이 부분에서 line이 갑자기 정의도 안하고 왜 튀어나오는지 궁금합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
독립표본 T 검정시에 ttest_ind(A,B)를 통해 검정하는데 A,B순서에 따라 t_score값의 부호가 바뀌게됩니다 시험에서 t_score의 값을 물어보는 경우 변수 순서를 어떻게 정해야 정답이 될 수 있을까요? 아니면 절대값만 볼까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 1의 세번째 문제를 혼자 풀고 풀이를 보며 비교해보니 답이 조금 달라 질문드립니다. import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") a= df.isnull().sum() # print(a) print(a.sort_values(ascending=False).index[0]) 저는 위처럼 풀어 f1이라는 답을 냈지만 풀이의 답은 'f1'입니다. ( 작은 따옴표의 차이) 이 같은 경우에는 제 풀이가 오답이 되는 것인지 궁금합니다.
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 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 제목 그대로 다중선형 회귀 분석 시에 from statsmodels.formula.api import ols model=ols('종속~독립1+유형(범주형)',data=df).fit() 하고 summary() 했을 때 유형[T.C] ,유형[T.B] 이것의 의미는 뭘까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 수치형 변수 결측치를 채울 때 X_test 데이터에는 X_test의 age 평균값이 들어가야 한다고 생각했는데 X_test['age'] 에 X_train['age']의 평균값을 넣는데 이유가 있을까요? 주당 근무시간에 대해서도 test 데이터에 train 데이터의 중앙값을 넣어주던데 같은 질문입니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
채점부분 코드 돌리려는데, 이렇게 오류가 뜨네요. 제 풀이는 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.metrics import roc_auc_score df1 = pd.rea d_csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/기출문제/3회/train.csv') # print(df1.head()) # print (df1.inf o()) # print(df1.describe()) df2 = pd.rea d_csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/기출문제/3회/test.csv') # print(df2.head()) # print (df2.inf o()) # print(df2.describe()) df1['TravelInsurance'] = df1['TravelInsurance'].astype('category') x = df1.drop('TravelInsurance', axis=1) y = df1['TravelInsurance'] x_encoded = pd.get_dummies(x) x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_encoded.drop('Unnamed: 0', axis=1), y, test_size=0.25) md = RandomForestClassifier(n_estimators=300) md.fi t(x_train, y_train) pred = md.predict(x_valid) cm = confusion_matrix(y_valid, pred, labels=[1,0]) print(cm) print(accuracy_score(y_valid, pred)) print(precision_score(y_valid, pred)) print(recall_score(y_valid, pred)) print(f1_score(y_valid, pred)) print(roc_auc_score(y_valid, pred)) x_test = df2 x_test_encoded = pd.get_dummies(x_test) md = RandomForestClassifier(n_estimators=300) md.fi t(x_encoded.drop('Unnamed: 0', axis=1), y) pred = md.predict_proba(x_test_encoded.drop('Unnamed: 0', axis=1)) # print(pred) result = pd.DataFrame({'y_pred' : pred[:, 1]}).reset_index() print(result) result.t o_csv('기출유형 3회 (작업형2) 답안.csv', index = False) 입니다!
미해결
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 백엔드 코스
처음에 터미널 열어서 아무 블로그에서 나오는대로 설치하고 로그인도하고 잘했던거같아요. 근데 강의 따라하면서 dbeaver-ce에 연결이안되서 내가 설치를 잘못했나 싶어서 검색해서 mysql 지웠습니다. 근데 리눅수 우분투 App Center에 mysql치면 나오는게있길래 mysql-shell mysql-server 두개를 설치후, mysql -u root -p 를하면 ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local server through socket '/run/mysqld/mysqld.sock' (2) 이런 에러가 나옵니다. 다시 재설치를위해서 sudo apt-get install mysql-server 명령어를 입력하면 몇몇 패키지를 설치할 수 없습니다. 요청한 상황이 불가능할 수도 있고, 불안정 배포판을 사용해서 일부 필요한 패키지를 아직 만들지 않았거나, 아직 Incoming에서 나오지 않은 경우일 수도 있습니다. 이 상황을 해결하는데 다음 정보가 도움이 될 수도 있습니다: 다음 패키지의 의존성이 맞지 않습니다: mariadb-client-core : 충돌: virtual-mysql-client-core mysql-community-server-core : 의존: libaio1 (>= 0.3.93) 하지만 설치할 수 없습니다 추천: mecab-ipadic-utf8 하지만 %s 패키지를 설치하지 않을 것입니다 E: 오류, pkgProblemResolver::Resolve가 망가졌습니다. 고정 패키지때문에 발생할 수도 있습니다. 이렇게 터미널에 나옵니다. 마리아db를 설치한적도없는데 왜 충돌나는건지 잘 모르겠네요.. 혹시 제가 겪은거 겪고 해결해보신분 계실까요?ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 1) 학습 데이터와 테스트 데이터 분리 X_train = train[['weight']] y_train = train['gender'] X_test = test[['weight']] y_test = test['gender'] x_train, x_test는 대괄호가 2개고, y_train, y_test는 대괄호가 1개인 이유가 무엇인가여....
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
p-value값이 0.4이므로 귀무가설을 채택한다는 것은 결국 대립가설을 기각한다는 뜻이므로 B점수가 더 높다는 것을 기각한다는 뜻인가요? 혹시나 해서 A 와 B각각 평균을 내보았더니 A는 60점대고 B는 80점대였습니다. 제가 잘못 이해했는지 모르겠는데, B의 평균이 더 높기 때문에 원래대로라면 p값이 0.05보다 작게 나왔어야 하는 것 같은데 왜 그런가요 ?
해결됨
맛집 지도앱 만들기 (React Native & NestJS)
안녕하세요. 지난번 질문 드렸던 것은 해결이 되었는데요. (인터셉터 / DB 마이그 postgres -> mssql / fcm push ) 구성은 강의 파일 기반으로 추가 및 수정 하고 있습니다. nest js 서버( + fcm 송신 서버) -> android(fcm 알림 수신) android fcm 수신 후 백그라운드 데이터 가공 (서버/로컬 data 처리 ) -> 가공 데이터로 push 생성 데이터 가공 (hooks) 하기 위해 (FetchData.ts) 파일을 import 하였습니다. (ok) import useFetchData from '@/hooks/useFetchData'; 발생한 push 알림 메세지를 클릭시 특정 화면으로 이동하고 싶은데요. ex) FeedList.tsx // FeedHomeScreen.tsx 쪽으로 이동하고 싶은데요.. 잘 안되고 있습니다. (이벤트 발생 위치는 알지만 처리를 못하고 있습니다.) App내에서 hooks을 사용해서 그런지 App 내에서 useNavigation() 을 사용해서 처리 하려고 했더니 navigation.navigate('RootNavigator'); MainDrawerNavigator / FeedList / FeedHomeScreen 등등 해봤는데 시작 전에 에러나 가더라고요. 렌더링 에러가 납니다. import React, { useEffect } from 'react'; import { StatusBar, Platform } from 'react-native'; import { NavigationContainer, useNavigation } from '@react-navigation/native'; import { QueryClientProvider } from '@tanstack/react-query'; import Toast, { BaseToast, BaseToastProps, ErrorToast } from 'react-native-toast-message'; import MainDrawerNavigator from './src/navigations/drawer/MainDrawerNavigator'; import AuthStackNavigator from './src/navigations/stack/AuthStackNavigator'; import useAuth from '@/hooks/queries/useAuth'; import RootNavigator from './src/navigations/root/RootNavigator'; import queryClient from './src/api/queryClient'; import { colors } from '@/constants'; import useThemeStorage from '@/hooks/useThemeStorage'; // push 추가 import messaging from '@react-native-firebase/messaging'; import PushNotification from 'react-native-push-notification'; import PushNotificationIOS from '@react-native-community/push-notification-ios'; import { getEncryptStorage, setEncryptStorage } from '@/utils/encryptStorage'; import useFetchData from '@/hooks/useFetchData'; const App = () => { const navigation = useNavigation(); // 화면 이동용 const { theme } = useThemeStorage(); const { fetchData } = useFetchData(); // 데이터 가공 usePushNotifications(fetchData, navigation); // FCM수신 -> 가공data 전달 useTokenRegistration(); // 토큰 저장 return ( <QueryClientProvider client={queryClient}> <NavigationContainer> <StatusBar barStyle={theme === 'light' ? 'dark-content' : 'light-content'} backgroundColor={theme === 'light' ? colors['light'].WHITE : colors['light'].BLACK} /> <RootNavigator /> <Toast config={toastConfig} /> </NavigationContainer> </QueryClientProvider> ); }; 어떻게 접근 해야 할지 잘 모르겠습니다. 베이스가 부족해서 그런지 네이게이터와 스크린 (단순 이동 뿐이 못하겠습니다. ㅎㅎ) 주말 잘 보내세요 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수치형 데이터 스케일링 할때, 범주형 데이터 라벨 인코딩 하듯이, 아래와 같은 방법으로 해도 되는지요? 에러가 나서, 방법이 자체가 잘 못 된건지.. 아니면 방법은 틀리지 않은데, 부분적인 코드 작성에 실수가 있는건지 .... 여쭤보고 싶습니다. ^^;; from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler n_cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] for n_col in n_cols : scaler = MinMaxScaler() X_train[n_col] = scaler.fit _transform(X_train[n_col]) test[n_col] = scaler.transform(test[n_col])
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 완강하고 캐글로 공부하려고 하는데 수업때 풀었던문제랑 겹치는 문제가 무엇인지 궁금합니다. 또는 우선순위랑 필수문제가 있는지, 수업이랑 겹쳐서 볼 필요 없는 문제는 무엇인지 궁금합니다.
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 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 train = train.drop 할 때가 있고 target = train.pop 할 때있는데 방법이 다른 이유가 무엇인지
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
5회 2형 lightgbm으로 작성하면 아래와 같은 문구가 나타납니다. 혹시 어떤 부분이 잘못되었을까여?? < 코드 > x_train = pd.get_dummies(x_train) x_test = pd.get_dummies(x_test) from sklearn.model_selection import train_test_split xx_train, xx_test, yy_train, yy_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size = 0.2, random_state = 42) import lightgbm as lgb model_g = lgb.LGBMRegressor(n_estimators = 150, max_depth = 4, random_state = 42) model_g.fit(xx_train, yy_train) pred_t_g = model_g.predict(xx_test) < 에러 메세지 > [LightGBM] [Warning] Found whitespace in feature_names, replace with underlines [LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000399 seconds. You can set force_row_wise=true to remove the overhead. And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true . [LightGBM] [Info] Total Bins 395 [LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 3007, number of used features: 23 [LightGBM] [Info] Start training from score 12318.722980 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
종자가 문자형이라 C()를 하는 것인데, ols에서 자체적으로 원핫 인코딩을 진행한다고 들었던 것 같은데, 그럼 C를 안붙여도 되지 않을까 해서 진행해봤는데, 값이 똑같이 나옵니다. 그냥 C()붙이는걸 생각 안해도 괜찮을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! # 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) 이 문제에서 df2 = df.groupby('country').max() 왜 이 코드가 나오는지 이해를 못하겠습니다 ㅜ 국가별로 접종률의 최대값이 나오는건가요?? 상, 하위국가를 구해야하니 국가별로 groupby를 해야하는 것은 알겠는데 max를 하는 이유는 무엇일까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
https://www.kaggle.com/code/agileteam/t3-2-example-py/ 캐글에 올려주신 문제를 보고 있는데 위랑 아래 각각 결과가 다른데 이유를 모르겠어서 문의남깁니다. 로지스틱 회귀 문제의 계수문제는 logit으로 푸는게 맞는걸까요? import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 데이터 로드 df = pd.read_csv('/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv') # 데이터 전처리 df['Gender'] = df['Gender'].map({'male': 0, 'female': 1}) # 로지스틱 회귀 모형 생성 및 학습 X = df[['Pclass', 'Gender', 'SibSp', 'Parch']] y = df['Survived'] model = LogisticRegression() model.fit(X, y) # parch 변수의 계수값 출력 print("Parch 변수의 계수값:", model.coef_[0][3]) import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit df = pd.read_csv("/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv") formula = "Survived ~ C(Pclass) + Gender + SibSp + Parch" model = logit(formula, data=df).fit() model.params['Parch']
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
범주형 변수만 선택하여 아래와 같이 원핫인코딩했는데 타입이 모두 bool 바꼈습니다. 왜 int로 안바뀌는지궁금합니다. 또 bool 상태로 계속 진행해도 괜찮은가요? c_cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] train = pd.get_dummies(train,c_cols) test = pd.get_dummies(test,c_cols)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 6회 작업형 3에 질문이생겨서 문의드립니다. 카이제곱 적합성검정의 경우 모든 기대빈도가 5이상일때 사용한다고 알고있었는데요 배포해주신 문제의 데이터는 보면 무증상 70% 그외 30%로 전체데이터수를 곱해 빈도로 변환해주면 [2.0, 1.0, 3.0, 14.0]입니다. 문제가 [감기약의 예상 부작용 비율과 항암약의 부작용 관찰값이 통계적으로 유의미하게 차이가 있는지 확인하려 한다. 카이 제곱 검정을 사용하여 검정 통계량을 구하시오.] 이경우 기대값에서 빈도가 5이하인 아픔: 10% 조금 아픔 5% 속 쓰림 15% 의 범주를 합쳐주고 검정을 해야하는것 아닌가요? 그냥 검정을해도 값이 나오긴하지만 이 값이 신뢰할만한 값이라고 할수있는건가요?
