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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 캐글 집 값 예측을 풀고있는데 궁금한 점이 있습니다. 결측치 값이 굉장히 많이 있는 데이터에서는 결측치 처리를 하지 않고 예측 데이터에서 아예 포함하지 않는 것이 더 낫나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 복습하면서 한번 더 정리하면서 외워가는 중입니다. 섹션 8 강의에서 범주형 변수는 판다스의 pd.get_dummies(drop_first=True)로 원핫인코딩 처리 한다고 강의하셨습니다. 해당 강의 복습하다 보니, 섹션 10 작업형 3번 문제풀이 하면서 범주형 변수에 C( ) 씌워서 summary 하신게 생각났고 섹션 8 강의의 범주형 변수 부분에다 한번 시도해봤습니다 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '매출액': [300, 320, 250, 360, 315, 328, 310, 335, 326, 280, 290, 300, 315, 328, 310, 335, 300, 400, 500, 600], '광고비': [70, 75, 30, 80, 72, 77, 70, 82, 70, 80, 68, 90, 72, 77, 70, 82, 40, 20, 75, 80], '플랫폼': [15, 16, 14, 20, 19, 17, 16, 19, 15, 20, 14, 5, 16, 17, 16, 14, 30, 40, 10, 50], '투자':[100, 0, 200, 0, 10, 0, 5, 0, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], '유형':['B','B','C','A','B','B','B','B','B','B' ,'C','B','B','B','B','B','B','A','A','A'] }) from statsmodels.formula.api import ols model = ols("매출액 ~ 광고비 + C(유형)", data=df).fit() print(model.summary()) 그러고 둘다 확인해보니 OLS Regression Results 결과 수치별로 비교해봤는데 같더라고요. 그럼 범주형 변수에 그냥 C( ) 씌워서 하는게 코딩이 더 간편할 거 같은데 pd.get_dummies(drop_first=True)를 사용해야 하는 뭔가 다른 이유, 혹은 C( )로 커버할 수 없는 게 있어서 그런건지 궁금합니다. 답변 부탁드립니다.
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 from scipy import stats랑 from scipy.stats import chi2_contingency 두가지의 차이점이 궁금합니다어떤건 scipy고 어떤건 scipy.stats인지 모르겟어요ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아 ! 사이킷런에서 제공하는 스케일은 대부분 데이프프레임을 입력인 줄은 알고 있으나, train은 컬럼명 지정이 아닌 train 데이터 전체를 사용하신 게 아녔었나용?? (이전 질문) 이상치에 민감하지 않도록 Rubust scaler 사용하실 때는 scaler = Rubustscaler() 하시고, scaler.fit _trasnform(train) scaler.transform(test) 하셨던 걸로 기억하는데 왜 여기서는 scaler.fit _transform(df[['socre']])로 진행하신 걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2에서는 target = train.pop('')으로 train데이터에서 target을 추출했는데 작업형 3의 오류율 구하는 문제에서는 target = test.pop('gender')으로 test데이터에서 target을 추출한 것 같습니다. (train에서 추출하면 오류가 발생하긴 하더라구요) 작업형 3에서는 왜 target을 test에서 추출하는 건가요?
미해결
[코드팩토리] [초급] Flutter 3.0 앱 개발 - 10개의 프로젝트로 오늘 초보 탈출!
안녕하세요 윈도우 환경에서 실습을 진행중에 에뮬레이터 세팅을 끝마치고 Device Manager 에서 실행 시킨후 최상단 메뉴쪽에 있는 실행을 할 경우 터미널에서 아래와 같은 exception이 발생한후 기본 앱은 실행되지 않고 있습니다. exception 내용은 아래와 같습니다. Launching lib\main.dart on sdk gphone64 x86 64 in debug mode... Running Gradle task 'assembleDebug'... FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: The supplied javaHome seems to be invalid. I cannot find the java executable. Tried location: C:\Program Files\Android\Android Studio\jbr\bin\java.exe * Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --info or --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights. * Get more help at https://help.gradle.org Error: Gradle task assembleDebug failed with exit code 1 자바 세팅관련해서는 아래 내용과 같습니다. jdk-22_windows-x64_bin.exe 설치 변수 : JAVA_HOME 변수값 : C:\Program Files\Java\jdk-22 변수 : Path 변수값: %JAVA_HOME%\bin 위 에러 내용을 보니 What went wrong: The supplied javaHome seems to be invalid. I cannot find the java executable. Tried location: C:\Program Files\Android\Android Studio\jbr\bin\java.exe 해당 경로에 java실행파일이 없다고 하여 확인을 해보니 C:\Program Files\Android\Android Studio\jbr\bin 하위에는 java.exe는 없고, server라는 빈폴더만 존재하고 있습니다. 이 문제를 해결하려면 어떻게 해야 할까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
multi_class must be in ('ovo', 'ovr') 라고 오류뜨는데 해결 방안이 있을까요..?
해결됨
2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)
import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] x = new int[1000001]; int[] y = new int[1000001]; // 첫 번째 꼭짓점 int firstW = sc.nextInt() + 500000; int prevH = sc.nextInt() + 500000; int prevW = firstW; // 나머지 꼭짓점 for (int i = 1; i < n; i++) { int w = sc.nextInt() + 500000; int h = sc.nextInt() + 500000; if (prevW == w) { // 수직선 y[Math.min(prevH, h)]++; y[Math.max(prevH, h)]--; } else { // 수평선 x[Math.min(prevW, w)]++; x[Math.max(prevW, w)]--; } prevW = w; prevH = h; } // 마지막 꼭짓점과 첫 번째 꼭짓점 연결 if (prevW == firstW) { // 수직선 y[Math.min(prevH, firstW)]++; y[Math.max(prevH, firstW)]--; } else { // 수평선 x[Math.min(prevW, firstW)]++; x[Math.max(prevW, firstW)]--; } // 큰 값 찾기 int xMax = 0; int yMax = 0; for (int i = 1; i < 1000001; i++) { x[i] += x[i - 1]; // 이전 값이랑 누적합 y[i] += y[i - 1]; xMax = Math.max(x[i], xMax); // 큰 값 비교 yMax = Math.max(y[i], yMax); } System.out.println(Math.max(xMax, yMax)); } } 안녕하세요 17611번 문제 자바로 풀고있습니다. 백준 게시판과 인터넷에 공유된 풀이가 거의 없어 커뮤니티에 질문 올리게 되었습니다. 문제에서 주어진 예를 테스트 했을 때는 잘 작동하는데, 제출시에(40%쯤) '틀렸습니다' 라고 나옵니다. 해당 코드로는 작동하지 않는 반례 또는 식의 오류를 알려주세요. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
roc-auc가 평가지표일경우 predict_proba를 사용해 제출 하는것이 좋다고 하셨는데 이 경우에 제출해야하는 것은 항상 1일확률인지 궁금합니다 혹시 0일 확률을 제출해야하는 경우도 있나요? 감사합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 완강은 했는데요 캐글에서 새로운 문제 풀기 vs 기출 문제 빈칸으로 다시 풀면서 복습하기 중에 하나만 해 볼 수 있는 시간적 여유가 남은거 같아서요 둘중에는 무엇을 추천하시나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 유형 2번 제출할때 컬럼은 문제에 적힌대로(ex)id, 확률~)이렇게 적고, 행은 test데이터와 똑같은 행으로 나오면 되는게 맞는거죵??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 3유형에 대해 문제를 많이 풀어보고 싶은데 혹시 기출문제 말고도 출제 예상문제 같이 풀어볼 수 있는 문제가 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train = pd.DataFrame({ '과일': ['사과', '배', '포도'], '색상': ['빨강', '노랑', '보라'], '가격': [5000, 7000, 10000] }) test = pd.DataFrame({ '과일': ['딸기', '배', '포도'], '색상': ['빨강', '노랑', '보라'], '가격': [15000, 7000, 10000] }) 이 상태에서, Label Encoding을 진행할 경우 ValueError : y contains previously unseen labels: '딸기' 라는 오류 문구가 뜹니다. 선생님께서는 이렇게, train과 test의 카테고리가 다를 경우, train과 test의 데이터를 합친 이후, Label Encoding을 진행하고, 그 후 분리하라고 강의에서 설명하셨습니다. 하지만 해당 방법을 시험에서 적용하지 못할 경우, 그 대안으로, 차라리 train과 test의 과일 컬럼을 아이에 삭제하고 수행해도, 문제 풀이에는 큰 지장이 없을까요? roc_auc_score, accuracy, 등의 평가지표가 조금 낮게 나오고, 정상적으로 제출에는 이상이 없는지, 아니면 제출 자체에도 이상이 생기는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 17:50에서 #age가 1이상인 데이터만 살림 이 부분을 if문으로 풀이하는 방법이 궁금합니다.
미해결
실습으로 끝장내는 웹 크롤링과 웹 페이지 자동화 & 실전 활용
강의 내용 외 개인적인 실습 사이트의 질문은 답변이 제공되지 않습니다. 문제가 생긴 코드, 에러 메세지 등을 꼭 같이 올려주셔야 빠른 답변이 가능합니다. 코드를 이미지로 올려주시면 실행이 불가능하기 때문에 답변이 어렵습니다. 답변은 바로 제공되지 않을 수 있습니다. 실력 향상을 위해서는 직접 고민하고 검색해가며 해결하는 게 가장 좋습니다. 쿠팡 아이템 리스트를 html로 작성해서 호스팅 주소에 올리는 과정입니다. 파이썬 파일 돌리면 로그인 과정에서 실패합니다. 주소 id pw는 제대로 입력한 것 확인 했는데 무엇이 문제인지 알려주세요...
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이 에러는 어느 부분에서 잘못 작성하여 나오는 걸까요? 모든 프린트 문에서 다 이렇게 떠요ㅜㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제에서 데이터수를 구하라고 할 때, sum이나 len을 사용하곤 하는데요. 어떨때 보면 sum으로 구할때와 len으로 구할때의 값이 다릅니다. 실례를 들어보면 [캐글 , 작업형1, 26번에서] menu컬럼에 "라떼" 키워드가 있는 데이터의 수는? df['menu'].str.contains('라떼').sum() len(df['menu'].str.contains('라떼')) 이렇게 sum과 len으로 구할 때 답이 다르게 나옵니다. 혹시 어떨 때 sum과 len을 써야할까요? 둘다 같은 의미로 알고 있는데.. 제가 잘못 이해하고 있는걸까요.?
미해결
[플러터플로우] 실전! 앱 출시를 위한 끝장 노하우!
저는 제가 만들고 싶은 어플이 있어 여기에 결제 기능을 넣고 싶습니다. 그런데 강의해주시는 것은 이미 만들어 놓은 코드와 전체적인 이론 수업으로 이루어져 있습니다. 실제로 내가 지금 만들고 있는 어플에 적용할 수 있도록 버튼을 만들고, 액션을 만들고, 백엔드 설정하는 과정이 필요한데 이 수업만 듣고서는 이 기능을 구현할 수가 없습니다.. 어떻게 해야 하나요?
미해결
[플러터플로우] 실전! 앱 출시를 위한 끝장 노하우!
강의에서는 코드를 다운받아서 인텔리J에서 코드를 수정하셨습니다. 다 수정하고 잘 구동된거 확인 후에 강의가 끝났는데, 수정된 코드를 다시 플러터 플로우에 적용시켜야 하는것 아닌가요? 플러터 플로우에서는 카카오 로그인이 계속 오류가 나는데 어떻게 해야 할지 모르겠습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
#1.문제정의 #평가:ROC-AUC #target:'성별' 1 #최종파일:"result.csv"(컬럼 1개 pred, 1확률값) #2.라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #3.탐색적 데이터분석(EDA). shape head info isnull.sum. value_counts. describe target pd.set_option('display.max_columns', None) print(train.shape, test.shape) print(train.head(2)) print(test.head(2)) print( train.info ()) print( test.info ()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) print(train['성별'].value_counts()) #결측치채우기 train = train.fillna(0) test = test.fillna(0) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) # 4.데이터전처리 - object데이터를 인코딩 df = pd.concat([train,test]) df = pd.get_dummies(df) train = df[:len(train)].copy() test = df[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #5. 검증 데이터 분할 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, random_state=10) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #6. 머신러닝 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) score = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) print(score) # 7. 예측 및 평가 파일 생성 pred = model.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) submit.to _csv("result.csv") print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 했는데요. pred = model.predict_proba(test)만 작성하면 오류가 나는 이유가 뭘까요?? Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 64, in <module> pred = model.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 421, in validate data X = check_array(X, **check_params) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 63, in inner_f return f(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 720, in check_array assert all_finite(array, File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/utils/validation.py", line 103, in assert all_finite raise ValueError( ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32').
