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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트 모델 학습을 할 때 .fit과, pred를 수행한 후 별도로 pred_proba를 수행하는데 모델링의 pred_proba는 인자값으로 X_val이 주어지고, 예측할 때는 pred_proba의 인자값으로 test가 들어가게 되는데 왜 그런건가요 ? 별도로 슬라이싱을 하지 않았는데, train_test_split 데이터 분리를 수행한 후 X_tr, X_val의 len 값은 test_size에 의해 결정되는 건가요? 예측할 때 pred_proba에 X_val 값을 넣었더니 길이가 서로 다르다고 실행이 되지 않는 것으로 확인했습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
9분에 id값을 삭제하는데 삭제하는 이유가 있을까요 ? nunique를 사용했을 때 값이 모두 제각각이라면 열 자체를 날려버려도 상관 없을까요 ? 예시) 주민등록번호 등..
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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 시험칠때, RandomForest만 이용하여 풀어도 될까요?? 분류는 f1-score 나 다른 식의 함수가 기억나지 않는다면 모델 학습 및 평가에서 RandomForestClassifier만을 사용해도 되나요? 마찬가지로 회귀에서도 다른 식의 함수가 기억나지 않는다면 모델 학습 및 평가에서 RandomForestRegression만 사용해도 되나요??
해결됨
실리콘밸리 엔지니어가 가르치는 파이썬 기초부터 고급까지
timeit의 stat 과 setup을 문자열로 전달해 줄 때 강의에는 기존에 만들어둔 함수를 쓰지 않고 동일한 함수를 문자열로 다시 작성하여 실행시간을 측정 하셨는데, 문자열로 재 작성하지 않고 기존에 만든 함수를 이용할 수는 없나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
영상 강의듣는데 지금 왜이렇게 튕기죠ㅠㅠㅠㅠ 열번 넘게 시도하는데 계속 튕겨나가서 시청을 못하네요ㅠㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 교재 117쪽 df.sum(axis=1)로 한거.... >>>>>>>>>> 방향으로 계산한 값 아닌가요? 그런데 3 8850 4 7950 이런식으로 어떻게 나오나요?ㅜㅜ 도저히 공부하다가 이해가 안되서요!
해결됨
호돌맨의 요절복통 개발쇼 (SpringBoot, Vue.JS, AWS)
안녕하세요, 호돌님. Windows11 Home Edition 사용 유저입니다. 강의 보면서 Vue 개발 환경 조성 부분에서 막막했는데, 커뮤에 언급하신 WSL로 구글링 하면서 npm dev 서버까지 띄웠습니다. 하루 온종일 구글링 보면서 삽질을 한거라 그냥 날리기는 아깝고 제 방식이 저같은 분들께 도움이 좀 되었으면 해서 정리한 내용 올립니다. https://blog.naver.com/hellom0501/223652563722 다만 WSL의 특성상 윈도우와 마운트 된 파티션에서의 빌드나 npm 작업은 엄청난 속도 저하가 발생합니다. 딱히 개선점은 없는 것 같고, WSL2를 WSL1으로 다운 그레이드하면 나아질 것이라고 해서 수정해봤는데 체감되진 않네요. 아니면 아예 WSL 내부에서 개발 환경을 구축하고 작업을 하는 수 밖에 없는 것 같습니다. 좋은 강의 감사합니다.
해결됨
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
섹선1에 한글 파일을 불러올 때마다 뜨는 팝업 조치하고 있는데 컴퓨터\HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\HNC\HwpAutomation\Modules 이 레지스트리 경로가 없습니다..ㅠ 저희 기관은 한글 2014를 아직 사용하고 있는데 이전 버전이라서 없는 걸까요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 기본편
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 1. 클래스와 데이터 26p 최상단 Student students = new Student[2]이 옳바른 문장인것인가요? 강의 내용처럼 객체로 배열을 만드는 상황이라면 Student[] students = new Student[2] 이렇게 바꿔야되는 것이 아닌지 궁금합니다.
미해결
Do it! 알고리즘 코딩테스트 with JAVA
영상에서 탐색 순서가 1 > 3 > 4 > 6 > 2 > 5 로 되어있는데 왜 5 > 2 가 아닌 2 > 5가 되는지 궁금합니다. 진행 되는 순서가 노드를 넣고 > 노드를 꺼내고 가 맞지 않나요? 아님 2 > 5로 되어도 상관 없는건가요?
해결됨
실전! 스프링 부트와 JPA 활용2 - API 개발과 성능 최적화
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) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] MemberApiController.java MemberService.java 쿼리 실행이 select - update - select가 로그에 출력될꺼라고 예상 했는데 실제 로그는 select - update 까지만 출력되는데 이유를 알 수 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
test_size 와 random_state를 정하는 기준이 따로 있나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터 전처리 할때 컬럼의 고유값 개수를 알아보는 이유가 인코딩을 어떻게 할지를 알아보려고 한다고 이해하면 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. roc_auc_score문자형에서 양의 값이 두번째 컬럼인 B일 확률을 의미하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
왜 이런 오류가 나는 지 궁금합니다 . 그리고 혹시 오타가 난 채로 실행을 했을 때 이를 정정할 수 있는 방법도 있을까요? 예를 들어, teest = test.pop['CLIENTNUM'] 이렇게 실행을 해버렸을 때 다시 정정가능한 방법있나요?
미해결
FastAPI 완벽 가이드
'FastAPI에서 StaticFiles 클래스를 이용한 정적 파일 다루기' 수업 끝에 url_for 다음시간에 알려주신다고 영상이 끝나는데, 해당 강의영상은 어디에서 볼 수 있을까요? ps. 수업 너무 알차게 잘 듣고 있습니다 :)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
cols = train.select_dtypes(include = 'object') 이런식으로 코드를 작성해서 전처리를 하면 문제가 생기나요?
미해결
Practical Testing: 실용적인 테스트 가이드
안녕하세요! 좋은 강의 잘 들었습니다!! 강의 듣고, 테스트 적용해보며 한가지 궁금한게 생겼는데요! 테스트 데이터 삭제의 건 입니다! 요구사항이 다음과 같다고 한다면, 어떤 방법을 내리실 지 궁금해서요! Test라는 별도의 환경 없음. 로컬 개발환경은 개발DB를 바라보는 상황 JPA가 아닌 MyBatis Unit Test가 아닌 integration Test 혹시 이런 상황이라면, 테스트를 진행하며 추가되거나 변경된 데이터들을 어떻게 삭제할 수 있을까요 ?? 더 나아가서는, 성능테스트를 진행한다면 별도의 Test 환경이 없을 때 성능테스트를 진행하며 생긴 대량의 데이터들을 어떻게 원래대로 원복 시킬 수 있을까요 ?? 감사합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 섹션11 작업형2에서 문의드리고 싶은 것이 있습니다. 아래 코드에서 train[cols]와 같이 cols를 선택하여 train 데이터셋을 분할하였음에도 불구하고, model.fit(X_tr[cols], y_tr)과 같이 모델학습 시에 파라미터에 값을 넣을 때도 반드시 따로 cols를 선택해서 입력해야 하나요? 그리고, train 데이터셋에서 과적합을 방지하기 위해 id를 제거할 경우, 반드시 test 데이터셋도 동일하게 id 컬럼을 제거해줘야 하나요? 위 두 가지 문의드립니다. ############ from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train[cols], target, test_size = 0.2, random_state = 0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit (X_tr[cols], y_tr) pred = model.predict_proba(X_val[cols])
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 섹션11 예시 문제를 아래와 같이 작성해보았는데, 모델을 통해 예측한 결과의 데이터프레임 shape이 평가용 데이터 개수와 동일하지 않고 학습용 데이터 개수와 동일하게 생성되었습니다. 아래 코드의 어떤 부분에서 실수한 것인지 문의드립니다ㅠㅠ ############################ import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 # 결측치 채우기 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].mean()) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].mean()) # 회원 ID 제거, test 데이터셋의 id는 일단 남겨둠 # train = train.drop(['회원ID'], axis = 1) # test_id = test.pop('회원ID') # 타겟 데이터 분리 X_train = train.drop(['성별'], axis = 1) y_train = train['성별'] # 수치형 데이터, 범주형 데이터 구분 n_train = X_ train.select _dtypes(exclude = 'object') c_train = X_ train.select _dtypes(include = 'object') n_test = test.select _dtypes(exclude = 'object') c_test = test.select _dtypes(include = 'object') # 수치형 데이터 Standard Scaling from sklearn.preprocessing import StandardScaler cols = list(n_train.columns) scaler = StandardScaler() n_train[cols] = pd.DataFrame( scaler.fit _transform(n_train[cols])) n_test[cols] = pd.DataFrame(scaler.transform(n_test[cols])) # 범주형 데이터 Label Encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = list(c_train.columns) for col in cols: le = LabelEncoder() c_train[col] = le.fit _transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) # 데이터들 다시 합침 X_train = pd.concat([n_train, c_train], axis = 1) test = pd.concat([n_train, c_train], axis = 1) # train 데이터, validation 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size = 0.15, random_state = 0) # RandomForest 수행 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) # 검증 from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) #################### # baseline : 0.6064200601928629 # 회원 ID 제거 안 함 : 0.6098212640501197 # 실제 예측 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred }) submit.to _csv("result.csv", index = False) result = pd.read _csv("result.csv") print(result.shape) # 답안 제출 참고 # 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame변수.to _csv("result.csv", index=False)
