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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
유사 질문 있었는데 답변 확인해도 잘 모르겠어서 다시 질문 드립니다. # 간단한 결측치 처리 X_train = X_train.fillna(0) X_test = X_test.fillna(0) 이 부분에서 수치형 외에 범주형에도 0으로 대입되는게 맞나요? 아니면 이렇게 해도 문자가 아니기 때문에 범주형에는 대입이 안 되는 건가요? 만약 범주형에만 결측치를 처리한다면 다음과 같이 할 수 있나요? X_train = X_train.fillna('X') X_test = X_test.fillna('X')
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이상치 수를 찾으시오, 데이터 수를 구하시오 len과 sum이 헷갈립니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의에서는 df = df.iloc[:int(len(df)*0.7)] 을 하셨는데 저는 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") # print(df.head(10)) df = df.dropna() # print(df.head(10)) df = df[:int(len(df) * 0.7)] print(df['f1'].quantile(.25)) 57 이렇게 해도 결과값이 맞는데 따로 df = df.iloc[:int(len(df)*0.7)] 이걸 꼭 작성해야 하나요? 궁금합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
대응표본 t 검정에서 어느것이 먼저나와야 되나요? 대응 표본 t 검정을 통해 B공장 제품들의 rpm이 A 공장 제품의 rpm보다 크다고 말할 수 있는지 검정하라. stats.ttest_rel(A, B, alternative ='less') stats.ttest_rel(B, A, alternative ='greater') 기준을 잡을수 있는것이 있을까요? 뒤에 alternative 기입때문에요 앞에거 기준이라고 하시긴 했는데요 앞에를 A로 쓰나, B로 쓰나에 따라 기준이 바뀌면 답도 같을줄 알았는데 틀리더라구요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
케글에 있는 작업형 3유형 문제 중 지지도, 신뢰도, 향상도를 구하는 문제가 있는데요. 본 강의에서는 이 부분은 다루지 않았는데 혹시 알아둬야 할까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트 모델 적용 코드에 대해 의문이 생겨 질문 드립니다. from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor regressor = RandomForestRegressor() model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) print(r2_score(y_val, pred)) print("r2: ",r2_score(y_val, pred)) print("mae: ", mean_absolute_error(y_val, pred)) print("mse: ", mean_squared_error(y_val, pred)) print("rmse: ", rmse(y_val, pred)) print("rmsle: ", rmsle(y_val, pred)) print("mape: ", mape(y_val, pred)) regressor 변수에 RandomForestRegressor()를 대입했는데 그 뒤로는 model 변수만을 가지고 적용시키는 것 같아 이 방법이 맞는 것인지 궁금합니다. 이렇게 model에 적용하면 앞서했던 Lasso 모델과 같은 결과가 나오게 돼서 이상하다고 생각했습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
' age 컬럼의 3사분위수와 1사분위수의 차를 절대값으로 구하고'에서 1사분위가 0.25이고 3사분위가 0.75라고 알고 있는데, 차이를 구하라고 한다면 보통 두 값을 빼서 구해야 할텐데, 강의 에서는 1사분위(0.25) - 3사분위(0.75)로 계산을 하여 90이라는 값이 나왔는데 3사분위 - 1사분위 하면 값이 다르게 나올텐데 어떻게 구해야하나요? 차는 무조건 1사분위 - 3사분위 일까요? (너무 기본적인 질문이라 죄송합니다.)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df.head() mean = df['age'].mean() std = df['age'].std() lower = mean - (std*1.5) upper = mean + (std*1.5) cond1 = df['age'] < lower cond2 = df['age'] > upper print(df[cond1|cond2]['age'].sum()) # cond1 = (df['age'].mean() - (df['age'].std())*1.5) > df['age'] # cond2 = (df['age'].mean() + (df['age'].std())*1.5) < df['age'] # print(df[cond1|cond2]['age'].sum()) 어떤 부분에서 틀린걸까요..?
해결됨
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. db에 유니크 제약조건을 써서 동시성 접근에 대한 마지막 방어선을 만든다고 하셨는데, 굳이 service계층에 validateDuplicateMember을 두는 이유가 궁금합니다. 그냥 db에 유니크 제약조건을두면 오류가 전파되지 않나요?? db접근 횟수를 줄이기 위함이라면 validateDuplicateMember에서도 db에 접근을 하지 않나요?
해결됨
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 전 강의에서 Controller에서 Service, Repository 모두 호출이 가능하도록 설계를 할거라고 하셨는데, repository의 내용을 전파하기만 하는 findMembers와 findOne 메소드를 작성하신 이유가 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'numpy.ndarray' 개체에 'columns' 속성이 없습니다 이건 무엇이 잘못된것일까요? 2유형 풀다가 X_scaled.columns =X_scaled.columns.astype(str) test_scaled.columns =test_scaled.columns.astype(str) 에서 에러가 났어요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1-2. 감기약의 예상 부작용 비율과 항암약의 부작용 관찰값이 통계적으로 유의미하게 차이가 있는지 확인하려 한다. 카이 제곱 검정을 사용하여 검정 통계량을 구하시오. 의 문제에서.. 풀이를 비율로 했더니.. 실제 풀이에서 ex = [0.1 * 20, 0.05 * 20, 0.15 * 20, 0.7 * 20]이렇게 원래 명 수로 계산한 것와 검정통계량p값이 다 달라지네요... 문제에서는 사실 어떤방식으로 명시하진 않았지만, 일반적으로 명수로 풀이를 해야하는걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 작업형2에서 모델링을 선택할때 여러가지 모델을 모두 사용해보고 스코어가 가장 높을 것을 선택해서 제출하는 것으로 이해했습니다! 그렇다면 그 여러가지 모델을 선정해야하는데 어떤 모델을 선정해야할까요? 분류/회귀에 따라 다른 것으로 알고 있는데 분류/회귀 각각 3~4개정도 추천해주실 수 있으신가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'꿀팁 - 작업형2 한가지 방법으로 풀기' 영상으로 기출유형을 공부 중에 있습니다. 랜덤포레스트에서 아래 두가지를 구분하는게 헷갈립니다. 회귀 : RandomForestRegressor 분류 : RandomForestClassifier 기출5회 유형에서 '예측(자동차 가격)'이라는 단어를 보고 회귀를 사용했는데, 기출6회 유형에서는 '예측(난방 부하 단계)'이라는 단어가 있지만 분류를 사용하시더라구요. 두 가지를 구분하는 확실한 기준이 궁금합니다.
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고있습니다! resnet을 공부하던 중 궁금증이 들어서 그런데 residual block과 identity block은 같은 말인건가요??
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
마지막 27분 경에 설명해 주신 평가 항목 코드에서 from sklearn.metrics import roc_auc_score y_test = pd.read_csv("y_test.csv") ans = (y_test['income'] != '<=50K').astype(int) print(len(ans), len(pred)) roc_auc_score(ans, pred[:,1]) 길이가 서로 맞지 않아 오류가 뜨는데 y_test 대신에 y_val를 쓰는 것이 맞는 걸까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
변수가 예를들어 30 ~40개 수준으로 많은 경우 종속 ~ 변수1 + .......... + 변수 40 이렇게 해줘야 할까요...? 너무 낭비가 심한것 같은데.. 다른 방법 없을까요?
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
13:55 ORDER_ITEM 테이블의 ORDER_ID 컬럼이 OrderItem의 order와 매핑이 되어있다는건 무슨말씀인가요? OrderItem 안에 있는 id:Long과 매핑되는거 아닌가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 작업2에서 인코딩할때 혹시 모를 경우를 대비해 df=concat[train,test]로 합치고 나서 인코딩을 한후 쪼개는 방식으로 진행하고 있는데 스케일링의 경우에도 train에서 fit_transform , test에서 transform을 하지 않고 df로 합치고 나서 fit_transform만 해도 괜찮을까요? train이랑 df랑 데이터 분포가 다르니까 스케일링 되는 정도도 다를것 같은데 합치고 해도 상관없을지 궁금합니다. 감사합니다
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3유형 연습문제 customer_travel.csv 파일이 없어서 보니 선생님 깃허브에서 파일 위치가 수정된 것은 확인했습니다. 예제코드에서 df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/bigdata_analyst_cert/main/ part4/ch8/ customer_travel.csv") 이 부분도 수정이 되면 더 좋을 것 같습니다.
