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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
한 번에 풀기로 모델 만들어보고 에러 나오면 수업 노트 보기 코드1에 나와있는 코드로 모델 만들어서 제출하려고 하는데, 검증용 데이터 만드는 부분 없이 코드 제출해도 상관 없나요??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 시험환경에서 제2유형 예시를 보면 CSV 파일 형식 예시가 첨부파일 처럼 되어 있을 경우, 회원ID 없이 아래처럼 제출하면 되는 걸까요? 그리고 답안 제출은 result.to_csv('000.csv', index=False) 까지 입력한다음에 제출 버튼 누르면 되는 걸까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님! 하이퍼 파라미터 튜닝 시 궁금한게 있어서 질문드립니다! train_test_split() 으로 데이터를 분리해서 모델 성능을 검증할 때, 하이퍼 파라미터 중 max_depth 값을 1을 줬을 때 검증에서는 성능이 제일 좋게 나오는 경우 1 값 그대로 줘도 괜찮나요?? 뭔가 max_depth=1 은 실제 값을 예측 할 때 좀 위험(?)하지 않을까 하는 의문이 들어서 질문드립니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 timedelta 자료형에서 시간 컬럼끼리 - 연산자는 되는데 더하거나, 곱하거나, 나누기는 안되더라구요. 혹시 -만 가능한걸까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이유좀 알려주세요!!
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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 예시문제 작업형2에서 원핫인코딩(pd.get_dummies)를 하고 작업형 2 한가지 방법으로 문제 풀기를 하면 오류가 발생합니다 train과 test의 object인 주구매상품의 유니크 수가 달라서 그런간가요? 유니크 수가 다른 경우 그 컬럼만 삭제하고 작업형2 한가지 방법으로 풀기와 동일한 흐름으로 문제를 풀어도 될까요? (아래 첨부한 코드처럼요!) train = train.drop(['주구매상품'], axis=1) test = test.drop(['주구매상품'], axis=1) print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험볼때 순서대로 1유형의 1번부터 풀어야 하는지 아니면 자기가 편한 순서대로 풀수 있는지 궁금합니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형3에 크게 두 문제가 있는데 부분점수가 있나요? ex) 1-1 O, 1-2 X, 1-3 X / 2-1 X, 2-2 X, 2-3 X 1-1만 정답이고 나머지는 틀렸다면 부분점수가 있나요?!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위 문제에서, 독립변수로 income, 종속변수로 purchase 를 사용해 logit 로지스틱 회귀 모델을 만들어 학습하고나서, 예측을 할 때, test 의 test["income"] 을 predict( ) 함수 안에 넣어야 하는거 아닌가요? 캐글 풀이에서는 test 전체를 넣어서 혼란이 옵니다. 그리고 이 문제에서 모델의 유의확률을 구하라고 했는데요. 특정 독립변수의 PVALUE 가 아니라 모델의 P VALUE 이므로 위 model.summary() 에서 오른쪽 아래 쯤에 있는 LLR p-value 아닌가요? 이 문제에서는 단순선형회귀라서 독립변수 income 의 p value와 LLR-P value 가 같긴 합니다만, 만약 독립변수가 여러 개 이고, 모델의 pvalue를 구하라고 하면 LLR- P VALUE 가 맞을까요?
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야, 너도 AI 서비스 만들 수 있어. [이미지 AI 서비스 서버리스 풀스택]
강의 7-1 학습중 SES 메일테스트를 하는데,,계속해서 같은 오류가 나와 질문드립니다. | Error: User `arn:aws:sts::211125297751:assumed-role/dev-raymong-lecture-follo-raymonglectureLambdaGETpr-PAGON2lKFjp6/dev-raymong-lecture-follo-raymonglectureLambdaGETp-XRrD36MYFAp0' is not authorized to perform `ses:SendEmail' on resource `arn:aws:ses:ap-northeast-2:211125297751: identity/tesgoogletEmail@gmail.com ' 몇번을 강의처럼 따라해봐도 같은 에러가 나오고있는데 혹시 이류를 알수있을까요?
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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 test데이터 예측할 때, train데이터를 훈련용과 검증용데이터로 분할해서 모델 검증하고 train데이터 전체로 모델 다시 학습해서 test데이터 예측하는 걸로 알고 있는데 다른 예시들 보니까 train데이터 분할해서 만든 모델로 그대로 test데이터 예측하시던데 상관 없나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
타겟값이 범주형일 때, 라벨인코딩 하기 전에 target=train.pop()을 통해서 타겟컬럼만 따로 빼주셨는데 train.drop('Heat_Load',axis=1).select_dtypes(include='O').columns 을 이용하여 컬럼값을 변수에 저장해놓고 라벨인코딩을 하는 것도 상관없는지 궁금하여 여쭈어봅니다 !!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
유니크 값이 다를때는 라벨인코딩을 사용하면 상관없는건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 강사님. 확인차 질문 드립니다. 작업형2에서 문제를 풀고 해당 코드까지 실행하여 result.csv가 잘 생성된 것을 확인했다면, pd.DataFrame({'pred': pred}).to_csv('result.csv', index=False) print ( pd.read _csv('result.csv')) 여기에서 바로 '제출' 버튼만 누르면 result.csv의 제출이 완료되는게 맞는건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 3회 기출 작업형 2 결과값 질문드립니다. 예시답안은 소수점 여섯째자리까지 나왔는데 저는 소수점 두자리까지 나왔습니다.. 채점해보니 0.7817221067221068이 나오긴 했습니다. 강의에서 제가 놓친 부분이 있을까요. 표현 자리수의 별도 설정이 필요한지, 코딩의 미흡함인지 알고싶습니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다. (강의와 동일하게 수치형 4컬럼 - 로버스트 스케일링, 범주형 - 원핫인코딩, 분리 및 병합 X, 원핫인코딩만 적용해도 동일한 자리수 결과)
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비전공자도 이해할 수 있는 AWS 입문/실전
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 다름 아니라 ELB 파트를 공부 중인데 보안그룹을 새로 생성하는 이유가 궁금합니다. 교재에도 설명이 없는거보니 일반적으로 ec2와 elb 간의 보안그룹을 별도로 생성하는 것 같은데요. elb의 경우 ssh 접속이 필요 없기 때문에 보안 그룹을 생성하는건지, 서버의 성격이 달라지면 보안그룹을 새로 생성하는 건지 궁금합니다. 후자면 rds도 보안그룹을 별도로 생성할 것 같아서요..!
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비전공자도 이해할 수 있는 CI/CD 입문·실전
- name: SSH(원격접속)로 EC2에 접속하기 uses: appleboy/ssh-action@v1.0.3 #env: #APPLICATION_PROPERTIES: ${{ secrets.APPLICATION_PROPERTIES }} with: #SSH로 접속할 때 필요한 값들이 있음. IP주소, ubuntu, 키페어 (EC2에 접속하기 위한 과정) host: ${{ secrets.EC2_HOST }} username: ${{ secrets.EC2_USERNAME }} key: ${{ secrets.EC2_PRIVATE_KEY }} #envs: APPLICATION_PROPERTIES #문제가 있으면 스크립트 중단. script_stop: true script: | rm -rf /home/ubuntu/instargram-server/current mkdir /home/ubuntu/instargram-server/current mv /home/ubuntu/instargram-server/tobe/project.jar /home/ubuntu/instargram-server/current/project.jar cd /home/ubuntu/instargram-server/current sudo fuser -k -n tcp 8080 || true nohup java -jar project.jar > ./output.log 2>&1 & rm -rf /home/ubuntu/instargram-server/tobe 스크립트에서 실행 순서에 대한 질문입니다. 기존에 있던 서버는 current 파일의 project.jar 로 실행되고 있었을텐데 current 파일을 먼저 날리고 기존의 서버를 종료시켜 주는 부분이 이해가 되지 않습니다. 아마도 제 생각에는 current 폴더 안의 project.jar로 실행되고 있던 8080포트의 프로세스가 current 폴더를 삭제해주면 에러가 생길 것 같은데 에러가 생기지 않는 이유가 궁금합니다. 프로젝트 종료 -> 프로젝트가 담겨있던 폴더 삭제 -> 새 프로젝트 폴더 생성 순으로 가야 할 것 같은데 기존 프로젝트 폴더 삭제 -> 새 프로젝트 폴더 생성 -> 프로젝트 이동 -> 기존 프로젝트 종료 -> 새 프로젝트 실행 이런 순서로 해도 에러가 안나는 이유가 궁금합니다. 두서없이 써서 죄송합니다 ㅎㅎ;
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
체험환경 문의하기로 고객의 예측 성별(0: 여자, 1:남자) 에서 평가지표는 ROC_AUC이고 (pred 결과 양성일 확률) CSV파일 예시는 0, 1 로 되어있어 (pred 결과 0, 1) 어떤형식으로 제출하는게 맞는건지 문의해봤는데 저렇게 답이왔어요. 아무리 생각해도 이상한데 뭐가 맞는걸까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
모의고사 1회 입니다 아래 코드에 틀린건 없을까요? 최종적으로 제출할때 print는 여기에 1개만 있어야하는거죠? print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) 평가지표에 print 하면 안되는거맞죵? 확인부탁드립니다. #기출1회 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #***********************데이터확인 # print(train.shape, test.shape) # print(train.head()) #target=성별 # print(test.head()) #문자형2개 # print( train.info ()) #결측치 있음 # print(train.isnull().sum()) # 환불금액 2295 # print(test.isnull().sum()) # 환불금액 1611 #***********************전처리 *결합it인 #결측치제거/있음 train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액']=test['환불금액'].fillna(0) #train합치기/없음 # pd.concat([X_train, y_train['성별']],axis=1) #id없애기/있음 train= train.drop('회원ID',axis=1) test_id= test.pop('회원ID') #t타켓 target=train.pop('성별') #인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # from sklearn import preprocessing # print(dir(preprocessing)) # print(help(preprocessing.LabelEncoder)) cols= train.select _dtypes(include='object').columns for col in cols : le= LabelEncoder() train[col] = le.fit _transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) #***********************분리 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import model_selection # print(dir(model_selection)) # print(help(model_selection.train_test_split)) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train, target, test_size=0.2, random_state=2022 ) #***********************모델 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # model= RandomForestClassifier(random_state=0) model= RandomForestClassifier(random_state=0, max_depth=7, n_estimators=1000) model.fit (X_tr, y_tr) pred= model.predict_proba(X_val) #***********************평가 from sklearn.metrics import roc_auc_score # from sklearn import metrics # print(dir(metrics)) # print(help(metrics.roc_auc_score)) print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) # 0.6186558526810393 (random_state=0) # 0.6641618297401879 (random_state=0, max_depth=7, n_estimators=1000) #***********************예측 pred= model.predict_proba(test)[:,1] result= pd.DataFrame({ 'pred':pred }) #***********************저장 result.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv'))
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 시험환경에서 데이터프레임이 해당 이미지처럼 중간에 생략되지 않고 전체적으로 보는 방법이 있을까요?
