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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
샘 일반에서 (3가지 돌렸을때 에러일때 작은숫자를 선택하라하셨느데요) 일반에서는 거의 (960, 1000) 이란 숫자가 심화에선(600, 700대 숫자가나왔으면) 이건 일반과 심화를 비교하는건 아니죠? 심화한사람들인 훨 점수가 더 높은건가요? 숫자가 훨씬 더 작은니까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2유형 보내주신 메일 잘 받았습니다. 감사합니다 샘 3가지 유형을 돌리고 나서 가장 좋은거 선택하고 나머지 2개는 주석처리 하면 5번 새로생긴항목 안해도 되는거죠~~
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 2유형 object컬럼에서 개수 다르면 어떻게 해야하나요? 확인 안 하고 레이블인코딩, 랜덤포레스트, lgbm으로만 연습하고 있었는데 object 컬럼에서 안에 개수가 다르면 레이블인코딩을 못 쓰는게 아닐까요..?
미해결
[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 코딩팡학습하다가 의문이 생겨서요 작업형2 문제에서 나머지문제는 다 40점 나오는데 3번문제만 어떤방법을 써도 25점 이상 안올라가요..ㅠㅠ 이유가 뭔지 알길이 없네요.. 문제 다 똑같은 형식으로 제출했습니다. train = pd.get_dummies ( train ) test = pd.get_dummies ( test ) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr , X_val , y_tr , y_val = train_test_split ( train , target , test_size= 0.2 , random_state= 0 ) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor ( random_state= 0 ) rf.fit ( X_tr , y_tr ) pred = rf.predict ( X_val ) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error print ( root_mean_squared_error ( y_val , pred )) import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMRegressor ( random_state= 0 , verbose= -1 ) lg.fit ( X_tr , y_tr ) pred = lg.predict ( X_val ) print ( root_mean_squared_error ( y_val , pred )) import xgboost as xgb xg = xgb.XGBRegressor ( random_state= 0 , n_estimators = 400 ) xg.fit ( X_tr , y_tr ) pred = xg.predict ( X_val ) print ( root_mean_squared_error ( y_val , pred )) lg.fit ( train , target ) -> pred = lg.predict(test) 로도 해봤어요! pred = lg.predict ( test ) submit = pd.DataFrame ({ 'pred' : pred }) submit.to _csv ( 'result.csv' , index= False ) print ( pd.read _csv ( 'result.csv' ))
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
관찰값이라면 말그대로 실제로 관측된값이고 기대값은 관측이 되지않았지만 기대할 값이라는것 같은데 이문제에서는 이번회차를 관측값으로 두고 지난 3년을 기대값으로 뒀는데 왜 지난3년이 기대값이 되는건가요..?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 작업형2에 대한 질문입니다. train, test 모두 id 컬럼이 있는 경우에 train, test 모두 id 컬럼을 제외해도 되는지 궁금합니다. 제외하려는 이유는 모델의 예측결과가 id 컬럼과는 무관할 것 같기 때문인데 test 셋을 건드는게 조심스러워 질문드립니다. 만약에 제거하게 된다면 train, test 모두에서 제거해야 하는지, train에서만 제거해야 하는지 궁금합니다. 데이터 예시는 아래와 같습니다. ID 연월 업종명 이용자구분 성별 이용자수 이용건수 0 ID_6105 202212 비알콜 음료점업 동남아 알수없음 151 173.0 1 ID_6125 202212 슈퍼마켓 기타외국 알수없음 66 71.0 2 ID_6773 202306 한식 음식점업 법인 알수없음 146682 165699.0 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2유형 보내주신 메일 잘 받았습니다. 감사합니다 샘 3가지 유형을 돌리고 나서 가장 좋은거 선택하고 나머지 2개는 주석처리 하면 5번 새로생긴항목 안해도 되는거죠~~
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 올려주신 모의문제 작업형 2유형 2번 문제를 푸는 도중 아래와 같은 에러가 발생했습니다. 코드 문법 관련된 오류는 아닌 것 같은데, 시험장에서도 이런 오류가 발생할 가능성이 있을까요? 감사합니다. Traceback (most recent call last): File "<exec>", line 22, in <module> File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/base.py", line 1389, in wrapper return fit_method(estimator, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 487, in fit trees = Parallel( ^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/utils/parallel.py", line 77, in __call__ return super().__call__(iterable_with_config) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/joblib/parallel.py", line 1918, in __call__ return output if self.return_generator else list(output) ^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/joblib/parallel.py", line 1847, in _get_sequential_output res = func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/utils/parallel.py", line 139, in __call__ return self.function(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 189, in _parallel_build_trees tree._fit( File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 472, in _fit builder.build(self.tree_, X, y, sample_weight, missing_values_in_feature_mask) File "_tree.pyx", line 153, in sklearn.tree._tree.DepthFirstTreeBuilder.build File "_tree.pyx", line 268, in sklearn.tree._tree.DepthFirstTreeBuilder.build File "_tree.pyx", line 923, in sklearn.tree._tree.Tree._add_node File "_tree.pyx", line 892, in sklearn.tree._tree.Tree._resize_c File "_utils.pyx", line 29, in sklearn.tree._utils.safe_realloc MemoryError: could not allocate 63832064 bytes
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 시험이 얼마 남지 않은 상황에서 아래와 같은 템플릿을 작업형 2유형에 대한 고정 템플릿으로 가져가는게 괜찮은지 여쭤보고싶습니다. 올려주신 모의문제 기준으로는 25/40점을 기록하여 노파심에 여쭤봅니다. 감사합니다. *분류 문제는 RandomForestClassifier, 회귀문제는 RandomForestRegressor 쓸 예정이며, 평가지표가 roc-auc인 경우 predict()를 predict_proba로 바꿔야한다는 점까지는 인지하고 있습니다. import pandas as pd train = pd.read_csv('data/car_train.csv') test = pd.read_csv('data/car_test.csv') # print(train.head()) # print(test.head()) # target : target (분류) # 데이터 전처리 target = train.pop('target') temp = pd.concat([train, test]) temp = pd.get_dummies(temp) train = temp.iloc[:len(train)] test = temp.iloc[len(train):] # 모델 정의 및 훈련 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(train, target) p = model.predict(test) # csv 파일 만들기 및 확인 submit = pd.DataFrame({'pred': p}) submit.to_csv("result.csv", index = False) result = pd.read_csv("result.csv") print(result.head())
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
ID 삭제하고 돌리면 평가점수가 떨어지는거같은데. 시험 가서는 어떻게 해야할까요? 평가점수가 떨어지더라도 ID는 삭제하고 진행해야하는게 맞을지. 무조건 평가점수가 높게 나오는 방향으로 하는게 맞는지 혼란스럽습니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
7회 기출문제 작업형 1을 풀다가 조건 cond를 설정해서 문제에서 정해준 조건에 만족하는 위치에 score 컬럼 값을 표준화해 저장하려 했습니다. 그래서 아래의 코드와 같이 df[cond1 & cond2]로 스케일링을 했는데 이후에 print(df)를 하면 score 컬럼의 값이 스케일링하기 전의 값들로 결과가 출력되는지 궁금합니다. 다른 문제들도 어떨때는 df = df.변환 하면 저장되어서 출력되고, 또 어떤 경우에는 안되고에 대한 기준을 모르겠습니다. import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_1/student_assessment.csv") # 결측치 제거 # print(df.head(5)) # print(df.info()) # print(df.isnull().sum()) df = df.dropna() # print(df.isnull().sum()) # 가장 많은 학생이 수강한 과목 = 12 # print(df['id_assessment'].value_counts()) # print(df.head(5)) # 12 과목의 score 컬럼을 표준화 한 뒤에 표준화 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # print(dir(preprocessing)) scl = StandardScaler() cond1 = df['id_assessment'] == 12 cond2 = df['score'] # 질문 부분 시작 print("스케일링 전: ",df[cond1 & cond2].describe()) df[cond1 & cond2] = scl.fit_transform(df[cond1 & cond2]) print("스케일링 후: ",df[cond1 & cond2].describe()) print(df) # 질문 부분 마침 # print(df[cond1 & cond2].max()) # print(round(2.183422, 3)) # 답: 2.183
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
안녕하세요 !치알남님! 클로드 api 월 3만원정도 충전하면 충분하다고 하셨는데, 코드수정을 클로드에게 계속 부탁해서인지 토큰사용량이 많아서 금방 소진되더라구요. 코드작성이나 수정없이, 매일 자동매매 프로그램만 켰을경우 사용토큰량이 얼마정도 될까요?
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 [기출] 3유형 문제를 풀어보는 도중에 제공하신 노트북을 보면 귀무가설/대립가설이 적혀있지 않고, [연습] 3유형에는 귀무/대립가설이 무엇인지 적혀있는데, 실제 시험에서는 귀무/대립가설의 내용을 물어보기도 하나요? 예를 들어, p-value를 구한다음에, 수험자에게 이 차이가 있습니다. 없습니다. 라고 작성하게끔 시킬 수도 있을까요? 귀무/대립가설이 헷갈려서 그렇습니다.
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 범주형 컬럼(a,b,c,d,e)의 nunique값에서 (a,c) 컬럼은 50으로 좀 크고 나머지 컬럼은 5정도로 작을 경우에 labeling과 one hot encoding을 각각 적용하고 싶다면 cols = [a,c]으로 두고 반복문을 통해 le를 한다음 get_dummies를 하면 될까요?
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 <제가 작성한 것 > from statsmodels.formula.api import ols model=ols( '수확량~비료유형+물주기+비료유형:물주기' ,data=df).fit() from statsmodels.stats.anova import anova_lm anova_lm(model) <자료> import statsmodels.api as am from statsmodels.formula.api import ols # 1~9 이원 분산 분석 model = ols( '수확량 ~ C(비료유형) * C(물주기)' , data=df).fit() anova_table = sm.stats.anova_lm(model) print (anova_table) 값을 비교해보면 비료유형에서는 일부 동일한데, 다른 변수들에서는 실행시 값들의 차이가 있었습니다..! sm/lm 사용의 차이가 궁금합니다. 시험에서 해당 내용이 나오면 어느 방식이 적절할지요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험환경 프로그램에서 2유형 인코딩을 하는데 오류가 뜹니다. 보니까 인코딩 전에는 train, test 컬럼 수가 같았는데 인코딩 후에는 train 컬럼 수가 하나 더 많습니다. train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 를 사용했습니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. ctrl + / (주석처리 단축키)를 굉장히 유용하게 쓰고 있는데 시험장에서 해당 단축키 활용이 불가능한 경우가 많은지 여쭤보고싶습니다. 또한 실기시험 응시 pdf에 나와 있는 내용을 시험 당일 감독관분께 문의드려도 알려주시는지 궁금합니다. 현재 단축키 안될 때 해결방법을 제가 시험볼 때 까먹었을 수도 있을 것 같아서 문의드립니다.. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
에어비엔비 가격 문제 풀이 영상 라벨인코딩 할때 언제 concat하고 언제는 안해도 되는지 잘 모르겠어요 set(train['neighbourhood']) == set(test['neighbourhood']) 이 코드에서 False가 나와서 범주형이 서로 다르기때문에 concat을 해야한다고 이해했는데, 이 문제에서는 그냥 바로 train, test에 인코딩하네요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님 강의에서는 전부 1번 방식으로 바로 제출하는것으로 방법이 나와있는데 틀린부분을 생성형AI와 같이 학습해본 결과 지속적으로 2번 방식처럼 train, target으로 한번 더 학습하고 테스트 파일을 예측하는게 더 낫다고 나오더라구요 2번으로 하는 경우에는 더 유의미한 차이가 있는걸까요? 아님 그냥 원래 방식대로 1번처럼 진행하는게 나을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print("===== target 빈도 =====") print(train['Credit_Score'].value_counts()) target 빈도를 확인해서 뭘하고자했는지 기억이 안나 질문드립니다.
