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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
모델 학습 및 예측에서 roc_auc_score 가 1이 나와버려서 뭔가 이상하게 학습을 시킨 것 같은데 괜찮은건가요? 그리고 X_test 를 이용해서 predict 할 때는 타겟값인 TravelInsurance 가 없어야하는 것 아닌가요? 왜 오류가 나는지 모르겠습니다... 아래는 어떤 식으로 전처리되었는지 X_tr과 X_test 입니다!
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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 강의 내용 6분 40초와 관련이 있습니다. 제가 2번 문제를 풀다가 Gender 부분을 C(Gender) 처리를 하지 않고 풀었는데 강의를 다시 보다 보니 문자열 처리를 해주는 것을 알았습니다. 근데 문자열 처리 유무와 상관없이 값이 전부 동일한 것을 보고 이렇게 질문을 드립니다. 회귀분석에서 ols가 범주형 변수가 있어도 C() 처리를 안해줘도 된다고 하셨는데 로지스틱 회귀 분석에서도 동일한지 여쭤보고 싶습니다. 왜 결과값이 문자열 처리에 상관없이 동일하게 나오는 건가요? 감사합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이 부분은 왜 해주나요??왜 해야하나요? pop이 의미하는 바가 뭔지 설명해주세요,
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
cols을 train데이터 안에 object만 모은 데이테인데, test데이터는 cols로 모은적이 없는데,, 저렇게 cols 로 작성해서 삭제해도 되는 건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 학습 중 질문이 있어 글 작성합니다. 코드를 정확하게 이해하고자 자세하게 여쭤보겠습니다. 1. 강의 9:20 경 코드 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output', axis=1), train['output'], test_size=0.15, random_state=2022) # 랜덤 포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) rf.fit에는 당연히 X, y의 train 데이터가 들어가야 하겠는데. pred에 X_val이 들어가야 하는 이유는 무엇인가요? 2. 강의 22:10 경 코드 pred_proba = xgb.predict_proba(test) pd.DataFrame({ 'id' : test_id, 'output' : pred_proba[:, 1]}).to_csv('0000.csv', index=False) roc_auc_score에서 pred가 아닌 pred_proba를 사용함은 이해를 했으며(output이 확률이니까), pred_proba[:, 1] 에서 :1의 의미를 알고싶습니다. 답변주심에 미리감사드립니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
일단 공부방법을 결과물 도출로 중심을 잡고 코딩하느라 전처리나 기본 인코딩, 스케일링만 진행해서 수행하는데 분류 문제시 정확도를 출력해보면 50퍼 근처로 출력되는데 감점요인이나 점수 획득에 문제가 있을까요??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
f1 컬럼의 결측치 제거 부분에서 df = df[~df['f1'].isnull()]을 사용하셨는데 이 부분이 잘 이해가 안됩니다 ㅜ 간단하게 설명해주실 수 있을까요? 혹시 dropna를 사용해서 결측치만 제거를 할 수 있는 방법도 있을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
RMSE 구할 때, mean_squared_error(y_valid, pred, squared=False) squared=False 작성하면 출력되던데 시험장에서 이렇게 작성해도 될까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
5-2 type2의 문제를 수치형 데이터만 선택해서 랜덤포레스트로 학습시키고 MSE로 평가했습니다. 이렇게 코드를 작성해도 될까요? MSE 값이 좀 큰 것 같은데 이 방법이 아닌 다른 방법으로 풀어야 하는 걸까요? train [ 'reviews_per_month' ] = train [ 'reviews_per_month' ] .fillna ( 0 ) test [ 'reviews_per_month' ] = test [ 'reviews_per_month' ] .fillna ( 0 ) cols = [ 'id' , 'host_id' , 'latitude' , 'longitude' , 'minimum_nights' , 'number_of_reviews' , 'reviews_per_month' , 'calculated_host_listings_count' , 'availability_365' ] test_id = test [ 'id' ] target = train.pop ( 'price' ) train = train [ cols ] test = test [ cols ] 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 ) import numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor () rf.fit ( X_tr , y_tr ) pred = rf.predict ( X_val ) print ( mean_squared_error ( y_val , pred )) #60931.44110148261 pred = rf.predict ( test ) submit = pd.DataFrame ({ 'id' : test_id , 'price' : pred }) submit.to _csv ( "submit.csv" , index= False )
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[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
이제 promise.all을 사용해서 이미지 미리보기는 가짜 URL로 보여주고 게시글 등록 mutation을 날릴때 이미지 upload 요청을 보내고 응답받은 url을 mutation을 날리고 있는데 수정하기할때도 uploadImage을 하기 위해서 코드의 양이 길어지는데 코드는 길더라도 이게 더 효율적인 방식인건가요?? 그리고 이렇게하면 fetchBoards의 결과로 받아온 결과는 string 타입이고 uploadImage에 사용하는 이미지는 FIle 타입이라서 creacteBoard처럼 각각 다른 배열에 담아서 보내기는 어렵고 만약 upload하고 응답받은 url이면 skip하고 File타입의 데이터라면 imageUpload를 실행시켜 url을 받아오와 배열에 추가해서 updateBoardInput 객체에 추가해서 mutation 보내려고 하는데 이런식으로 접근하는게 맞는지 궁금합니다
해결됨
코드로 배우는 React 19 with 스프링부트 API서버
안녕하세요 Section2-5 강의 " Querydsl설정하기" 강의에서는 분명 repository 폴더 안에 search 폴더가 있었는데 강의를 듣다보니 강사님 화면에서는 search 폴더가 어느새 사라져있습니다.. 강의화면만 보고 어디있는지 알수가 없어서요ㅠ 어느 폴더로 이동해갔는지 알려주시면 감사하겠습니다. 그리고 강사님 화면을 보다가 발견했는데 config 폴더 아래에 RootConfig 파일이 새로 생겨있고, 깃 파일을 확인해보니 modelMapper를 사용하여 DTO 와 entity를 변환해주고 있는데, 앞에 강의에서 제가 듣기론 funciton을 이용해서 변환해주고 RootConfig 파일을 따로 만든 기억이 없습니다ㅠ 교육 뒷 부분에 새로 생기는 건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 섹션5 [작업형2] 모의문제 및 캐글 - 2번쨰 강의 관련 질문입니다. 검증데이터 분리 시 아래와 같이 코드를 적었는데, from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('price', axis=1), train['price'], test_size = 0.15, random_state=2022) 윗 행에서 train.drop('price') 후, train['price']을 하는 이유가 뭔가요? 'price'값이 타겟이기 떄문에 X_tr 은 'price'가 없어야 하고, 반면, X_val은 'price'만 있어야 하니까 위 코드가 나온게 맞는것인지요? 감사합니다.
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
파이썬 Print 사용법(1-4) - New 2023 부분을 듣고 있는데, 초반에 escape 코드를 앞에서 했다고 하시더라고요. 그런데 앞부분과 뒤에 변수 부분을 들었는데 escape 코드를 어디서 했는지 찾을 수 없습니다. 혹시 알려주실 수 있을까요?
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 기본편
pip install pandas 명령을 입력하면 다음과 같은 오류가 발생해요. Collecting pandas Using cached pandas-2.2.2.tar.gz (4.4 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Installing backend dependencies ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [12 lines of output] + meson setup C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md --vsenv --native-file=C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build\meson-python-native-file.ini The Meson build system Version: 1.2.1 Source dir: C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa Build dir: C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build Build type: native build Project name: pandas Project version: 2.2.2 ..\..\meson.build:2:0: ERROR: Could not find C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe A full log can be found at C:\Users\user\AppData\Local\Temp\pip-install-t_73zgrt\pandas_07f940e4918444ecb3ee5b4569956cfa\.mesonpy-3kj1_j_g\build\meson-logs\meson-log.txt [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed × Encountered error while generating package metadata. ╰─> See above for output. note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for details. C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 폴더가 없던데 어떻게 해야 한나요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요!! 4회 기출 아래 사진처럼 풀어도 무방한지 궁금합니다. 추가로 xgboost 쓰고 싶었는데 오류가 뜨더라구요!! 분류 1,2,3,4는 랜덤 포레스트만 사용해서 풀어야하나요?? f1평가점수가 0.49인데 잘했는지 모르겠네요 ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[문제] import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit df = pd.read_csv("/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv") formula = "Survived ~ C(Pclass) + Gender + SibSp + Parch" model = logit(formula, data=df).fit() model.params 다름아니라 여기서 Pclass에 왜 앞에 C()를 하셨는지 이해가 안갑니다.! 참고로 데이터 info는 다음 아래와 같았습니다. Pclass : 'int' Gender : 'object' SibSp : 'int' Parch : 'int'
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
강의 자료 요청 드립니다. 감사합니다. ekan88.eng@gmail.com
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 해당 문제에서 "Events컬럼이 '1'인경우 80%의 Salse값만 반영함" 이라는 조건을 실행하기 위해서 아래와 같은 함수를 만들었는데 'Events' Key error 가 나네요. 어느 부분을 수정하면 될까요? def calc(df) : if df['Events'] == 1 : return df['Sales']*0.8 else : return df['Sales'] df['events80'] = df.apply(calc)
해결됨
실무에 바로 적용하는 프런트엔드 테스트 - 1부. 테스트 기초: 단위・통합 테스트
마지막, 삭제 버튼 테스트 Q. 삭제 버튼을 누르면 TableRow가 사라지니까 queryByText('text').not.toBeInTheDocument() 를 사용해서 유무를 확인 하셨는데 getByText('text').not.toBeInTheDocument() 를 사용해서 해당 텍스트가 있는 요소가 없으면 에러가 나타나도록 유도해서 테스트 검증할 수도 있지 않나요?? 가능은 한건지, 권장이 되지 않는건지 질문 드립니다
미해결
실리콘밸리 엔지니어가 가르치는 파이썬 장고 웹프로그래밍
안녕하세요! 강사님의 좋은 강의덕에 완강을 눈앞에 두고 있습니다! 현재 celery 파트 강의를 듣는중 docker 환경이 아니라 로컬에서의 celery 세팅방법을 알려주시면 감사하겠습니다ㅠㅠ
