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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다른 질문에 답변주신 내용에 대해서 추가 질문하려고 합니다. train에는 있는데, test에 없다면 라벨인코딩 가능 test에는 있는데 train에는 없다면 데이터를 합쳐서 라벨 또는 원핫 인코딩 가능 이거에 대해서 부가 질문이 있습니다. 데이터를 합친다는게, Target Column Pop한다음 개수 일치시킨 다음, concat으로 합친다는 의미인거죠?(axis=0) 그다음 원핫인코딩이나 라벨인코딩을 하고, 원래 Test Data의 수를 iloc나 loc로 분리해서 이후 작업을 진행하라는 의미인건가요??
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
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) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] WARNING: A Java agent has been loaded dynamically (C:\grade\caches\modules-2\files-2.1\net.bytebuddy\byte-buddy-agent\1.14.16\4a451ee6484abac3a498df0f3b33ed00a6fced4d\byte-buddy-agent-1.14.16.jar) WARNING: If a serviceability tool is in use, please run with -XX:+EnableDynamicAgentLoading to hide this warning WARNING: If a serviceability tool is not in use, please run with -Djdk.instrument.traceUsage for more information WARNING: Dynamic loading of agents will be disallowed by default in a future release Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Sharing is only supported for boot loader classes because bootstrap classpath has been appended 이런식으로 오류나는데 어떻게 해결해야 할까요??
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 2편
안녕하세요. ObjectBox를 활용하여 int와 String을 받는 과정에서 중복은 해결하였으나 잘못된 타입을 넣을 경우에 대한 예시 들었던 부분에서 질문입니다. integerBox.set("문자100"); Integer result = (Integer)integerBox.get(); 이 부분에서 문의드릴게 실제 컴파일을 하기 전까지는 ide에서 에러라고 인식을 못하던데 왜 그런걸까요 ? get()을 통해 리턴되는게 object 타입이어도 실제 객체가 Integer 객체가 아니면 저렇게 (Integer)로 캐스트 하는 것 부터가 문제가 되야 할 거 같아서요. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 시험 환경에서 실습해보는 중인데 print해서 결과를 확인 했더니 위 이미지처럼 일부 내용만 출력되는데요 이럴때는 어떻게 해야 생략된 부분을 확인 할 수 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 코드1에서 train데이터의 수치형데이터 cols만 사용하는 이유는 뭔가요?cols로 안하고 전체 데이터로 돌리면 오류가 납니다.시험에서도 수치형데이터만 사용하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 안녕하세요. 랜덤포레스트랑 roc_auc_score 관련 질문 드립니다. roc_auc_score는 이진분류라서 [:,1]을 해야하는 걸로 알고 있는데요 train = pd.read_csv('/kaggle/input/smoker-binary-class/train.csv') test = pd.read_csv('/kaggle/input/smoker-binary-class/test.csv') train.isnull().sum() #결측치없음 # train.info() -> 전부다 float형 # print(train.shape,test.shape) (15000, 24) (10000, 23) # train.head(2) #id삭제 train = train.drop(columns = 'id') test_id = test.pop('id') y= train.pop('smoking') #train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,y,test_size = 0.2, random_state = 42) # print(x_tr.shape,x_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape) (12000, 22) (3000, 22) (12000,) (3000,) #랜포 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model= RandomForestClassifier() model.fit(x_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(x_val)[:,1] from sklearn.metrics import roc_auc_score # print(roc_auc_score(y_val,pred)) # 0.8775897293980339 answer = model.predict_proba(test)[:,1] pd.DataFrame({'id' : test_id, 'smoking' : answer}).to_csv('12345.csv',index = False) 만약 roc_auc_score가 아닐경우 pred = model.predict(x_val) print(f1_score(y_val,pred)) answer = model.predict(test) pred = model.predict_proba(x_val)[:,1] from sklearn.metrics import roc_auc_score # print(roc_auc_score(y_val,pred)) # 0.8775897293980339 answer = model.predict_proba(test)[:,1] 이렇게 pred = 하는 부분에서 [:,1] 하고 정답제출(answer) 부분역시 이렇게 동일하게 하면 되는게 맞는지 문의드립니다. 만약 roc_auc_score가 아닌 경우에는 그냥 pred = predict까지만 하면 되는게 맞을까요? 그리고 train_test_split 할때는 random_state = 42(숫자 고정) 하는데 model = RandomForestClassifier() 이렇게 전부다 생략을 해버리니 이게 실행시킬때마다 고정이 안돼서 그런가 값이 바뀌더라고요. 어느 분은 n_estimators도 하시고, random_state도 작성하시는 분이 계신데 시험환경에서 ()이렇게 비워두면 큰 문제가 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
연도별로 총 범죄 건수(범죄유형의 총합)의 월평균 값을 구한 후 그 값이 가장 큰 연도를 찾아, 해당 연도의 총 범죄 건수의 월평균 값을 출력하시오. (반올림하여 정수로 출력) 2020: 11, 2021: 9, 2022: 12, 2023: 9, 2024: 9 다음은 각 해당 년도별로 존재하는 월 데이터의 갯수입니다. 12개가 아니고 누락된 데이터가있더라구요 df['tot'] = df.loc[:,'강력범죄':'교통범죄'].sum(axis=1) df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'],format = '%Y년 %m월') dict = df.groupby(df.날짜.dt.year)['날짜'].count() df.groupby(df.날짜.dt.year)['tot'].mean() 저는 다음과 같이 코드를 작성하였는데 풀이노트북엔 / 12로 되어있더라구요,,, 뭐가 맞는건가요? mean으로하면 sum / 전체갯수 니까 값이 다른부분에 대해선 인지하고있습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업 2유형 기출문제 4번을 풀이하는 중인데 f1_score 평가지표로 y_val predict 돌려보다가 에러가 떠서 질문 드립니다! 모델링까지는 문제없이 돌아갔었는데 혹시 아래 에러창이 어디서 에러가 났다는 뜻인지 여쭤봅니다! # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv("./sample_data/train.csv") test = pd.read_csv("./sample_data/test.csv") #데이터 확인 #train.shape, test.shape ((6665, 11), (2154, 10)) #train.head() #ID Gender Ever_Married Age Graduated Profession Work_Experience Spending_Score Family_Size Var_1 Segmentation #test.head() #ID Gender Ever_Married Age Graduated Profession Work_Experience Spending_Score Family_Size Var_1 #결측치 확인 없음, 없음 #train.isnull().sum() #test.isnull().sum() #object 확인 #train.info() Gender Ever_Married Graduated Profession Spending_Score Var_1 #test.info() 동일 #object 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include='object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) #train.head() #test.head() #train.info() #test.info() #ID값 삭제 train = train.drop('ID',axis=1) #train.shape (6665, 10) test_ID = test.pop('ID') #test.shape (2154, 9) #데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split( train.drop('Segmentation',axis=1), train['Segmentation'], test_size=0.2, random_state=2022 ) #train.head() #test.head() #X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape #((5332, 9), (1333, 9), (5332,), (1333,)) #모델링 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) #평가 from sklearn.metrics import f1_score f1_score(y_val,pred)
미해결
Kevin의 알기 쉬운 Spring Reactive Web Applications: Reactor 1부
for문 5번 도는데, resttemplate은 blocking / webclient은 non-blocking 이라 결과가 달라진 것 같아서요 보내는게 non-blocking 이면 mvc도 결과가 동일 했을 것 같아요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 안녕하세요 선생님 범주형 변수를 C()로 감싸주는 부분 관련하여 질문드립니다. model = logit("Survived ~ C(Gender) + SibSp + Parch + Fare", data=df).fit() Gender는 범주형 변수이지만 숫자가 아닌 object형이니깐 아래코드처럼 C()로 묶지 않아도 되는지 궁금합니다. model = logit("Survived ~ Gender + SibSp + Parch + Fare", data=df).fit() 회귀, 로지스틱 회귀: 범주형변수이지만 숫자인 값에만 C() 분산분석: 안전하게 모두 C() 이해한 내용이 맞는지 궁금합니다. 감사합니다. 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 작업형1 관련 질문이 있어 글 남깁니다. 작업형1 풀이 시, 문제가 아래와 같을 때 학교에서 교사 한 명당 맡은 학생 수가 가장 많은 학교를 찾고, 그 학교의 전체 교사 수를 구하시오. (정수 출력) 교사 한 명당 맡은 학생 수가 가장 많은 학교를 찾을 때, 꼭 코드를 이용해 학교이름을 찾을 필요는 없는거죠? 예를 들면 정렬을 이용해서 그냥 가장 많은 학교가 어딘지 찾고, 그걸 그대로 사용해서 (코드를 이용해 찾지않고) 그 학교의 전체 교사수를 찾아도 괜찮나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 저는 다음과 같이 해석이 됩니다. 실제 시험에서도 이런 경우가 발생할 수 있을까요? 앞에서 부터 50%의 데이터와 'target'컬럼이 0 값을 가진 데이터만 활용해...라는 부분이 앞에서 부터 50%의 데이터... a.iloc[89] 데이터 1개 'target'컬럼이 0값을 가진 데이터... a에서 'target'컬럼이 0인 데이터는 cond = a['target'] == 0를 만족하는 a[cond] 데이터 59개 1.에서 찾은 데이터의 proline의 값 625 2.에서 찾은 59개 데이터의 proline 합 65827 따라서, (625+65827) / 60 = 1107.533333 에서 소수점 절사하면 1107
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
타입 3과 같은 경우 한문제당 3개 이상의 질문이 있고, 이것을 코드로 구한다음, 다음 장에서 1,2,3번의 답을 입력해서 제출하는 형식인데, 이 경우 시험환경에서 1,2,3번의 답을 외워서 다음 버튼을 누른후 숫자를 입력해서 제출하는 방법 외에는 없나요? 은근히 소숫점 3자리까지 검정통계량 구하기 뭐 이런 답들은 3문제의 답을 외우기가 어렵던데요 ㅠㅠ
해결됨
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 중간중간 나오는 강사님의 노트도 혹시 볼 수 있나요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
만약 describe로 이상치가 있는 것 같다고 하면, 이상치를 그냥 나두고 진행시켜도 되나요?? 후기 보니 이상치를 제거했다거나, 대체했다는 내용보다는 그냥 그대로 두고 진행한 사람들이 대부분인 거 같아서... 아니면 그냥 없애고 진행해도 되나요??
해결됨
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
[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] 해당 부분에서 컨트롤러에서 어설픈 엔티티를 생성하지 말라고 하셨습니다 그 말인 즉슨 컨트롤러에서 준영속 엔티티를 생성해서 운영을 지양하라는 말씀이신데 이유가 궁금합니다 준영속 상태의 엔티티는 불안정하니 가급적 자제해야한다는 이유일까요? 아니면 단순 서비스 계층에 수정할 파라메터만 "명확"하게 던지는 게 좋은 설계이므로 그렇게 말씀하신 건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 한가지 방법으로 풀기에서 기출 5번의 rmse 부분에 대한 질문입니다. # RMSE(Root Mean Squared Error) from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) return mse ** 0.5 result = rmse(y_val, pred) print('\n rmse:', result) # RMSE(Root Mean Squared Error) from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse**0.5 print(rmse) 위의 부분은 원래 답이고, 아래 부분은 제가 작성한 부분입니다. 따로 함수를 안 만들고, 제가 작성한 방식으로 해도 괜찮은가요?
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] 2. 기본형과 참조형 수업자료 오타있어서 제보합니다. 2. 기본형과 참조형의 pdf 파일 기준 p.5에 두 번째 실행결과에 a=10, b=20이라고 되어있는데 둘의 값이 바뀌어야 해서 제보드립니다. 감사합니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
반복문+조건문 문제풀이 예제2번에서 2의 배수이거나 3의 배수에서 5의배수와 6의 배수를 빼라는 걸로 이해했습니다. 그래서 풀이는 2의 배수 : 1012 3의 배수 : 674 더하면 1686 이 되고 이중 6의 배수는 두 번 들어갔으니 6의 배수 : 337을 빼면 1349가 됩니다. 그 후 && 뒷항 조건을 적용하면 1349 에서 6의배수(337) 을 한 번 더 빼고 5의 배수중에서 숫자 5는 2와 3의 배수에 포함되지 않기 때문에 10의 배수 : 202 15의 배수 : 134 를 또 빼고 30의 배수는 한번만 뺏어야 되었는데 총 3번이 빠졌으니 30의 배수를 두 번 더하여 나온 값이 810 입니다. 혹시 풀이가 이게 맞을까요 ? 1012+674-337-337-202-134+67+67 = 810 다른 간단한 풀이도 있는지 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 만약 기출 3회 2유형에서 roc-auc 이지만 검증데이터를 안쓰면(검증과정을 생략한다면) predict_proba를 안하고 predict만 해서pred = rf.predict(test)만 해서 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to _csv("result.csv")만 해도 될까요?
