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[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
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[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.
미해결
따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 기본 강의
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[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..?
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[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
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[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?
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한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
안녕하세요 선생님. 강의 너무 잘 듣고 있습니다 !! 스토리지 강의 끝 부분 듣다가 질문이 생겨 글 남깁니다. if (isLoading) { return <div>데이터 로딩중입니다...</div>; } 위와 같이 작성된 if문은 isLoading이 false가 될 때까지 기다려주나요? if문이 실행되었을 당시에 isLoading이 true여서 데이터로딩중이라는 페이지를 반환한 후에도 여전히 로딩이 끝나지 않았다면, 아래 컴포넌트들을 렌더링하는 리턴문을 실행하였을 때 에러가 발생하지는 않나요? 벌써 강의 막바지네요. 선생님의 좋은 강의 덕분에 여기까지 올 수 있었던 것 같습니다. 감사합니다 :) 🚨 아래의 가이드라인을 꼭 읽고 질문을 올려주시기 바랍니다 🚨 질문 하시기 전에 꼭 확인해주세요 - 질문 전 구글에 먼저 검색해보세요 (답변을 기다리는 시간을 아낄 수 있습니다) - 코드에 오타가 없는지 면밀히 체크해보세요 (Date와 Data를 많이 헷갈리십니다) - 이전에 올린 질문에 달린 답변들에 꼭 반응해주세요 (질문에 대한 답변만 받으시고 쌩 가시면 속상해요 😢) 질문 하실때 꼭 확인하세요 - 제목만 보고도 무슨 문제가 있는지 대충 알 수 있도록 자세한 제목을 정해주세요 (단순 단어 X) - 질문의 배경정보를 제공해주세요 (이 문제가 언제 어떻게 발생했고 어디까지 시도해보셨는지) - 문제를 재현하도록 코드샌드박스나 깃허브 링크로 전달해주세요 (프로젝트 코드에서 문제가 발생할 경우) - 답변이 달렸다면 꼭 확인하고 반응을 남겨주세요 - 강의의 몇 분 몇 초 관련 질문인지 알려주세요! - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
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따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 기본 강의
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[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?
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[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.
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[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?
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[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?
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[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.
미해결
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
section 12 폴더 내의 파일 구성은 어떻게 해야 하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실행결과에서 복사붙여넣기 하려면 단축키가 아니라 직접 해야 되나요? 아니면 어떤 설정을 해야 하나요?
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한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
안녕하세요 원시타입과 객체타입 강의를 보다가 궁금한점이 생겨 질문을 드립니다. let p1 = 1; let p2 = p1; p2 = 2; 이렇게 1에서 2로 재할당을 하면 메모리상에는 원래 1이 있었는데 새로운 메모리에 2가 추가가 되면서 해당 공간을 가리키는데 메모리 공간에 저장되어 있던 1은 수정되지 않는다...라고 이해하고 있습니다. 그럼 여기서 1은 수정만 되지 않을 뿐 없어지지 않고 그대로 1이 저장이 되어있는건가요? 그리고 객체타입에서는 값을 변경하면 원본이 바로 변경되므로 안전하게 ... 스프레드로 값을 복사해서 사용한다라는 설명이 맞나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
에어비앤비 예측하는 문제 id,price 34323697,238 29927138,183 120362,234 분명 이렇게 제출하라고 했는데 코드에선 id와 output으로 되어 있어서 궁금합니다.. output 대신 price 써야 맞는게 아닌가요? pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred}).to_csv("00000.csv", index=False)
