172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험에서 물론 안까먹어야 하겠지만...ㅠㅠ LabelEncoding 적용한 컬럼에, 이후에 그대로 StandardScaling 해도 모델 학습에 성능적으로 문제가 없을까요? 원핫 적용한 컬럼에는 standard 이어서 해도 값 변동이 없을것 같은데 Label 은 혹시 어떻게되는지 궁금합니다..! 물론 시험때는 최대한 안까먹고 Label 했던 컬럼은 빼두고 StandardScaling 을 적용하려고 합니다..!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
똑같이 했는데 오류가 왜 뜨는지 모르겠습니다ㅠ이런건 처음봐서 무슨 오류인지도 모르겠어요..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
단순선형회귀 summary 내용중에 신뢰구간에 대한 부분을 설명을 해주실 때, '이 신뢰구간은 95% 신뢰구간을 나타냅니다' 라고 말씀하셨는데 이는 어떤 정보를 보고 판단할 수 있는건가요? 단순선형회귀 강의 중 2:54
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제들 다시 한번 복습으로 쭉 풀어보고 있는데요! 작업형2 모의고사1 에서 제출 형식을 보면 predict_proba 로 해야할것 같은데 영상에서는 predict 로 하셨거든요. 혹시 제가 잘못 이해하고 있는지 문의 드립니다. 추가로, predict_proba 로 해서 1일 확률값을 구하면, roc_auc_score 는 점수가 채점되는데 나머지 accuracy_score, f1_score 같은건 채점이안되더라구요. (오류코드: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets) 제가 정상적으로 이해한건지 문의 드립니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수업 9분 53초 부근, stats.wilcoxon(df['무게']-120 에서 왜 -120 으로 머이너스 부호를 넣는지 궁금합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시간 : 9:03 문제3은 '결측치가 제일 큰 값의 컬럼명은?' 이라는 문제인데 이를 '결측치가 제일 많은 값 의 컬럼명은?'이라고 이해해도 되는거 맞을까요?
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 안녕하세요 강사님 수업 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 2유형의 경우 기출/모의고사 포함 정답이 정해진 문제가 아니기 때문에 여러 풀이 방법을 보여주신 거 같은데 곧 시험을 앞둔 상황에서 제가 능동적으로 코딩하는 것이 어려울 거 같아 해당 영상(작업형2 모의문제 1)처럼 시험 문제를 베이스라인/라벨인코딩으로 나누고 모델은 2개 정도만 외워 사용해서 정답을 제출해도 점수를 얻을 수 있을까요?
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
다른 부분에서 화살표함수 만들면 제대로 만들어지는데 이부분에서만 화살표함수 모양이 다릅니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님! object 데이터 인코딩을 할 때, 라벨 인코딩/원핫인코딩을 주로 사용하는 것 같은데 각각의 인코딩 방법을 사용하는 경우가 있나요? 선생님 풀이에서는 원핫인코딩을 더 많이 쓰시는 것 같던데, 빅분기에서는 원핫인코딩이 좀 더 성능이 잘나와서 그런건지 궁금합니다. 감사합니다.
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 replace 는 df로 다시 저장해야하는데 loc는 다시 저장할 필요가 없이 바로 바뀌는 건가요?? 저장을 다시해야하는 기준이 있나요?
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 좋은 강의 항상 감사드립니다. 고민끝에 작업형2번은 이러한 과정으로 진행하려합니다. 오류 없이 결과는 나왔는데요. 혹시 코드에 문제있는 부분이 있을까요? 감사합니다. *수정 아래 코드 추가 from sklearn.metrics import f1_score #train.isnull().sum() #test.isnull().sum() #train.head() #test.head() #train.info() #'Gender, Ever_Married Graduated Profession Spending_Score Var_1 train = train.drop("ID", axis=1) target = train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop('ID') cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 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 = 2023) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 2023) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro') pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'ID' : test_ID, 'Segmentation' : pred }) submit.to_csv("0010", index=False) #import pandas as pd #df = pd.read_csv("0010") #df
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
분리할 때와 평가할 때의 random_state의 값이 2021과 2022로 서로 다른데 어떤 값에 맞춰서 작성해야 되나요? 아니면 둘의 값이 서로 달라도 상관없는 건가요?
미해결
구글 애드센스 수익형 워드프레스 블로그 만들기
강사님.. 여러 차례 수강전 문의 드리고 수강신청하였습니다. 수상 신청하자마자.. 내리 7강 까지 들었네요 문의 드릴것이 있는데요,, 우선 뉴스페이퍼 테마는 다시 도메인과 알려주시 업체 호스팅을 하고 구매를 해서 진행하려고 합니다. 먼저 앞서,, 현재 저렴한 워프 사이트가 하나 있는데,, 너무 방치하고 있어서요,, 카페24에서,, 1100원 짜리 와 도메인과 함께 구입을 해서 이것 저것 만저보다.. 현재 아무것도 못하고있는데요 섹션 4의 Generatepress Theme 부분 강의를 먼저 듣고 그것 먼저 세팅을 해도 될까요? 괜찮다면 우선 그것 먼저 세팅을 한 후에 새로이 제대로된 호스팅을 하고 테마도 사서 진행하려 합니다 카페24에 1100원의 워드프레스가 강사님께서 지급해 주신다는 Generatepress Theme 정식버젼이 잘 작동이 될까요? 아니면 바로 위에것으로 업그레이드 하고 이것 나름 데로 살려서 써야 할 것 같아서요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 더운 날씨에 고생 많으십니다. Q1) 백화점 고객 문제 혹시 csv파일은 따로 없을까요 ?? Q2) 문제에서 회원 ID 컬럼 같은 경우는 바로 삭제를 해주는게 좋을까요 ? 물론, 삭제 전/후 비교하면 좋겠지만.. 선생님 의견도 궁금합니당
해결됨
코딩테스트 [ ALL IN ONE ]
강의 문제를 in list로 푸는 경우의 시간복잡도를 O(n^3)라고 하셨습니다. 잘 이해가 가지 않아 질문드립니다. for loop로 n개의 nums 모든 요소 순회 => O(n) list에 대한 in 연산 수행 => O(n) 최소 한 번은 수행 2번 이상의 경우 while문에서 시간복잡도 계산 in 연산 수행의 반복을 while문으로 수행 worst case => O(n) [1, 2, 3, 4]의 경우 n-1, n-2, n-3, n-4번 수행 이걸 O(n)으로 취급하는건가요? 1. nums의 모든 요소에 대해 항상 while문이 O(n)으로 동작하지 않고 최악의 경우에도 n-1, n-2, n-3, ... 1로 줄어들지 않나요...? 아니면, 2. for loop로 n번 순회하면서 while loop는 n-1, n-2, n-3번 수행하게되니 두 반복문에 의한 시간복잡도는 등차수열 합의 공식에 근거해 최종적으로 O(n^2)가 되고 이 때 매번 반복하는 in연산도 O(n)이니 최종 시간복잡도는 O(n^3)다. 로 이해하는건가요? 19:47 설명 중 어떻게 while이 모든 경우에 n번 수행될 수 있는건지 궁금합니다...
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 어쩔때 sum(df) 이런식으로 sum 안에 넣을 때도 있고. 어쩔 땐 .sum()으로 표현하던데 둘의 차이가 무엇인가요?
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 값을 나눌 때 고정하기 위해 사용한다는 것만 알고 값이 어떤 의미를 갖고 있는지 정확히 모르겠습니다. !
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 5회 회귀 문제에서요! 평가 지표로 rmse를 사용하는데 함수를 사용하지 않고 rmse를 쓰려면 코드를 from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) print(mse ** 0.5) 이렇게 작성해주면 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님, 회귀에서 분류와 예측 유형으로 나뉘는데 분류에서는 모델을 만들 떄 아래처럼 예측 시 predict_proba를 활용하고 분류 문제가 아니면 proba를 뺴게 되나요 ?? 문제에서 y값은 0 또는 1 , 또는 확률값일 떄 proba 그 외 y값이 수치형이면 proba 뺴고..제가 생각 하는게 맞을까요 ? from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_tr[cols], y_tr) pred=rf.predict_proba(X_val[cols]) roc_auc_score(y_val,pred[:,1])
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[문제] city와 f4를 기준으로 f5의 평균값을 구한 다음, f5를 기준으로 상위 7개 값을 모두 더해 출력하시오 . (소수점 둘째자리까지 출력) import pandas as pd df = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic1.csv") df.head() # city와 f4별 f5의 평균 값 (멀티인덱스 출력) df = df.groupby(['city', 'f4'])[['f5']].mean() print(df) # dataframe 전환 후 상위 7개 출력 df = df.reset_index().sort_values('f5', ascending=False).head(7) print(df) 위에는 문제와, 선생님이 작성해주신 코드입니다.! 다름아니라 제가 궁금한건 다음과 같이 두 가지입니다! # city와 f4별 f5의 평균 값 (멀티인덱스 출력) df = df.groupby(['city', 'f4'])[['f5']].mean() 첫번째, 여기서 'f5'에 []를 한번 더 쓰신 이유가 데이터프레임형태로 만들기 위해서 쓰신걸까요? 두번째, 내림차순정렬 (sort_values)를 쓰기 위해서는 데이터프레임 형태가 되야해서 첫번째에서 'f5'에 []를 한번 떠 쓰셔서 일부러 데이터프레임형태를 만드신걸까요?
