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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df = df[ df['year']== 2023 ] cond1 = (df['year'] > 2023) 이 어떤게 다른걸까요? df = df[ df['year']== 2023 ] 는 조건을 df에 다시 넣고 cond1 = (df['year'] > 2023) 는 조건을 df에 넣지 않고 cond1로 넣은건데요 구분이 되지 않습니다 ㅠㅠ 예를들어 cond1 = (df['year'] > 2023) 가 아닌 cond1 = df[df['year'] > 2023] 로 했을때도 가능한건지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[문제] 주어진 데이터에서 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, 그 차이를 구해보세요 . (단, 100%가 넘는 접종률 제거, 소수 첫째자리까지 출력) import pandas as pd df = pd.read _csv('../input/covid-vaccination-vs-death/covid-vaccination-vs-death_ratio.csv') #시간에 따라 접종률이 점점 올라감 df2 = df.groupby('country').max() df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False) #100%가 넘는 접종률 제거 cond = df2['ratio'] <= 100 df2 = df2[cond] top = df2['ratio'].head(10).mean() bottom = df2['ratio'].tail(10).mean() print(round(top - bottom,1)) 문제와 정답코드는 위와 같이 적어주셨는데, 여기서 #시간에 따라 접종률이 점점 올라감 df2 = df.groupby('country').max() 이 말의 뜻과, 코드가 이해가 되지 않습니다.
미해결
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요 HPC를 사용하고 있는데 도커가 사용 불가능한 HPC라 우선은 구글링하여 airflow를 설치하고 강의를 듣고 있습니다. 아직 1강인데, 혹시 차후에 도커가 없어서 강의를 못따라가는 상황이 생길까요? 수강신청전에 미리 확인해봤어야 했는데 죄송합니다 ㅜㅜ!
미해결
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트 (장고 4.2 기준)
안녕하세요. 강의와는 무관한 질문이지만 본 강의 수강 완료 후 혼자서 프로젝트를 하고 있습니다. 현재 구글 리뷰 크롤링 & 스크랩중인데요. 해당 에러가 발생하는 이유를 도무지 찾을 수 가 없어서 질문 드립니다... 여러 사이트를 크롤링 해보고 엑셀을 생성 해 보았지만 왜 이런 에러가 발생하는지 로그를 봐도 제대로 표시가 안되니깐 찾기가 힘드네요. 구글 리뷰 사이트만 20여개 스크랩 했었고 엑셀도 제대로 생성 되었으니 스크랩 코드 자체에는 문제가 없는거 같습니다. 다만 이 부분에서만 문제가 생깁니다. ### 에러 발생 로그 [2024-06-12 09:42:59,954] [ERROR utils.py:179] >> Traceback (most recent call last): File "scraper\scrap_crawlers.py", line 1365, in get_review_details File "scraper\utils.py", line 202, in create_xlsx_file File "scraper\utils.py", line 181, in create_xlsx_file File "pandas\util\_decorators.py", line 333, in wrapper File "pandas\core\generic.py", line 2417, in to_excel File "pandas\io\formats\excel.py", line 952, in write File "pandas\io\excel\_openpyxl.py", line 490, in write cells File "openpyxl\cell\cell.py", line 218, in value File "openpyxl\cell\cell.py", line 197, in bind value File "openpyxl\cell\cell.py", line 165, in check_string openpyxl.utils.exceptions.IllegalCharacterError: 동생한테추천받았는데이렇게편한어플이있다니너무좋아요.현금비율은좋지않지만 신경많이안써도되서괜찮네요~ cannot be used in worksheets. During handling of the above exception, another exception occurred: ### cannot be used in worksheets. 이놈이 말썽이네요... 아래와 같이 테스트 케이스 만들어서 적용했을 때는 제대로 작동했었습니다. import asyncio from scraper.utils import create_xlsx_file, save_to_xlsx DEFAULT_NAME = "test" async def main(): data = { "message": "동생한테추천받았는데이렇게편한어플이있다니너무좋아요.현금비율은좋지않지만 신경많이안써도되서괜찮네요~" } xlsx_file = await create_xlsx_file( data, file_name=DEFAULT_NAME, sheet_name=DEFAULT_NAME ) await save_to_xlsx(xlsx_file, DEFAULT_NAME) asyncio.run(main()) # utils.py # 엑셀 가로 폭 조정하는 함수 async def calculate_dimension(worksheet: Worksheet) -> None: try: for column_cells in worksheet.iter_cols(): length = max(len(str(cell.value)) for cell in column_cells) adjusted_width = (length + 2) * 1.2 # 조정된 폭 계산 column_letter = get_column_letter(column_cells[0].column) worksheet.column_dimensions[column_letter].width = adjusted_width except Exception as e: message = f"엑셀 폭 조정 중에 예외 발생: '\n{e}" logger = await get_logger() logger.error(message) print(message) raise e # 엑셀에 서식 스타일 지정하는 함수 async def cell_pattern_fill( df: pd.DataFrame, worksheet: Worksheet, head_fill_color: str = "4472C4", head_font_color: str = "FFFFFF", body_fill_color: str = "D9E1F2", body_font_color: str = "000000", head_border_color: str = "2E5C99", body_border_color: str = "B4C6E7", fill_type: fills = "solid", ) -> None: try: # Define border styles thin_border_head = Border( left=Side(border_style="thin", color=head_border_color), right=Side(border_style="thin", color=head_border_color), top=Side(border_style="thin", color=head_border_color), bottom=Side(border_style="thin", color=head_border_color), ) thin_border_body = Border( left=Side(border_style="thin", color=body_border_color), right=Side(border_style="thin", color=body_border_color), top=Side(border_style="thin", color=body_border_color), bottom=Side(border_style="thin", color=body_border_color), ) # Set header row style for row in worksheet.iter_rows( min_row=1, max_row=1, min_col=1, max_col=df.shape[1] ): for cell in row: cell.fill = PatternFill( start_color=head_fill_color, end_color=head_fill_color, fill_type=fill_type, ) cell.font = Font(color=head_font_color, bold=True) cell.border = thin_border_head # Set body row style for i, row in enumerate( worksheet.iter_rows( min_row=2, max_row=worksheet.max_row, min_col=1, max_col=df.shape[1] ) ): for cell in row: if i % 2 == 0: cell.fill = PatternFill( start_color=body_fill_color, end_color=body_fill_color, fill_type=fill_type, ) cell.font = Font(color=body_font_color) cell.border = thin_border_body except Exception as e: message = f"엑셀 서식 지정 중에 예외 발생: '\n{e}" logger = await get_logger() logger.error(message) print(message) raise e # 본 강의 drf 엑셀 생성 파트를 참고해서 만든 엑셀 생성 함수 async def create_xlsx_file( data: Union[Dict, List], file_name: str = DEFAULT_DIR_NAME, sheet_name: str = DEFAULT_DIR_NAME, ) -> BytesIO: df = pd.json_normalize(data) io = BytesIO() io.name = file_name try: writer = pd.ExcelWriter(io, engine="openpyxl") # noqa df.to_excel( writer, index=False, engine="openpyxl", sheet_name=sheet_name, ) workbook = writer.book worksheet = workbook.active tasks = [ calculate_dimension(worksheet), cell_pattern_fill(df, worksheet), ] await tqdm.gather(*tasks, desc=f" 엑셀 파일 생성중") writer._save() # noqa except Exception as e: message = f"엑셀 생성 중에 예외 발생: '\n{e}" logger = await get_logger() logger.error(message) print(message) raise e io.seek(0) return io # 엑셀 저장 함수 async def save_to_xlsx( xlsx_file: BytesIO, dirname: str = DEFAULT_DIR_NAME, ): output_path = BASE_DIR / "스크랩_결과" / "엑셀" / dirname output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True) now = datetime.datetime.now() timestamp = now.strftime("%Y-%m-%d_%H_%M") filename = f"{xlsx_file.name}_{timestamp}" extension = ".xlsx" file_path = output_path / (filename + extension) try: async with aiofiles.open(file_path, "wb") as f: await f.write(xlsx_file.getvalue()) except Exception as e: message = f"엑셀 파일 저장 중에 예외 발생: '{filename}'\n{e}" logger = await get_logger() logger.error(message) print(message) raise e 전체적인 함수는 위와 같으며 엑셀 생성 중에 에러가 발생하였으니 create_xlsx_file 함수 부분에서 해결을 해보아야 할것 같습니다. 아니면 혹시 엑셀의 행을 생성 중에 에러가 발생하였을 때 해당 행은 스킵하고 이어서 진행하게 하는 방법이 있을까요?? "raise e"을 발생 시키지 않아도 엑셀 생성 작업 스킵이 되지않고 작업 자체에 문제가 생기네요
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
Persist를 실행할 때는 영속성 컨텍스트 1차 캐시에 데이터를 넣지 않는 건가요? 아니면 persist도 1차 캐시에 데이터와 스냅샷 모두 저장하나요?Find를 실행해서 db에서 가져올 때만 가져올 때의 엔티키 상태를 스냅샷을 찍고 엔티티와 함께 1차 캐시에 저장하나요?jpql 실행시에는 1차 캐시를 조회하지 않는 건가요?이 질문의 이유:Find는 1차 캐시에 있는 엔티티를 먼저 조회하는 것으로 알고 있습니다.jpql을 실행할 때 Member 데이터가 없으면 안된다고 설명하고 있습니다그래서 jpql 실행은 1차 캐시를 먼저 찾지 않고 바로 쿼리를 전송하는 것인가? 라는 생각이 들었습니다.jpql이 1차 캐시를 조회하지 않으면 persist 호출 시 1차 캐시에 엔티티를 저장해도 db에서 찾으니까 결국 flush가 발생한다는 생각이 맞아 떨어지는 것 같습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2 - 데이터 전처리에서 공식같은 게 있을까요?? 이 의미는 데이터 타입이 object, int/float 섞여있을 때 수치형만 모아서 분석을 한다거나 수치형+범주형 같이 모아서 분석을 한다거나 위 두 개의 경우 점수 배점 차이가 없을지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
케글에서 다운받았는데 X_train.csv y_train.csv X_test.csv 는 없고 Train.csv 파일 하나 있네요. 어떻게 된걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 저는 작업형 2를 아래와 같은 매커니즘으로 푸려고 합니다. train.info()를 통해서 object 컬럼 확인 → 만약 범주형 데이터가 있다면? → 라벨인코딩 (여기서 cols = train.select_dtypes(include='object').columns 로 해서 푸려고 합니다.) → target = train.pop('타겟컬럼') train = train.drop('ID',axis=1) test_ID = test.pop('ID') → train_test_split을 통해 검증데이터 분리 train_test_split(train, target, test_size=0, random_state=0) <여기서 train과 target으로만 쓰기 위해서 위에서 pop과 drop을 진행했습니다.> → 모델 예측 및 검증 무조건 랜덤포레스트로 진행하고 그 후에 하이퍼파라메터 튜닝으로 성능 비교해볼 생각입니다. → 평가지표에 따른 성능 비교 → 하이퍼파라메터 튜닝 적용해보기 → DataFrame 만들기 → csv만들기 매커니즘에 따른 코드는 다음과 같습니다. train.info () 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]) target = train.pop('타겟컬럼') train = train.drop('ID',axis=1) test_ID = test.pop('ID') from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0, random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0, max_depth = 5, n_estimators = 500) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'ID' : test_ID, '타겟컬럼' : pred }) submit.to_csv('0000.csv', index=False) 여기서 질문은 1. pop과 drop을 저 단계에서 해줘도 무방한가요? cols를 라벨 인코딩에서 먼저 정의해주게 되는데 그 이후에 pop과 drop써도 무방한지 여쭤봅니다. 2. 물론 어떤 데이터를 주냐에 따라 다르겠지만 위와 같은 과정으로 진행해도 점수획득에 큰 무리 없겠죠? (교차검증등등은 진행하고 싶지 않아서요) 3. 범주형 데이터가 하나도 없다면? 그럴일이 없을거 같긴한대 그러면 인코딩단계만 빼고 그대로 진행하면되나용?
미해결
스프링 시큐리티 OAuth2
섹션 7 OAuth2 로그인 구현 - Oauth 2.0 User 모델 소개(2) 진행시 설정시 에러가 납니다 uli 클릭하면 realm : "oauth2", public_key : "MIIBIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAQ8AMIIBCgKCAQEAqFd5+xNaJoQzccdweHH4hxMOOirdHcbGx7tAkl7YWFAD0kBpVmpFN3sWaz3T3CLa0zSULmEWuepEkf/T376JKs+opBRb8pfnDSvvq1va4UXhw5j1mMgN8a6kME2TfM4cd2XnnT9huTIJ2+4nTYPTwKhYd+KvgB1ruzUe4ApMw0injfbsyufS17bhGtHYn4Ysq7THWsOAPVQ+FMYd8e1T4tfY1jkQg68UYB43dHST34y0JWkStPowP80qLMbsPvJ4JrOCzSGk08sBvmd6Fo1KD9RAqZyGvQFXEyo1Y5jVcKGCgwin0ijQBCKhRpHmWGlmyamrW6fsgAnAJH+clUdAwQIDAQAB", token-service : " http://localhost:8080/realms/oauth2/protocol/openid-connect ", account-service : " http://localhost:8080/realms/oauth2/account ", tokens-not-before : 0 } 이렇게 잘나옵니다. implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-security' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-oauth2-client' compileOnly 'org.projectlombok:lombok' annotationProcessor 'org.springframework.boot:spring-boot-configuration-processor' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' testImplementation 'org.springframework.security:spring-security-test' spring: application: name: inf_oauth2 security: oauth2: client: registration: keycloak: authorization-grant-type: authorization_code client-id: oauth2-client-app client-name: oauth2-client-app client-secret: 90GVrQtfYCp1u9cc0VAJNFiY8ZzCyjHD redirect-uri: http://localhost:8081/login/oauth2/code/keycloak client-authentication-method: client_secret_basic scope: openid, profile, email provider: keycloak: issuer-uri: http://localhost:8080/realms/oauth2 authorization-uri: http://localhost:8080/realms/oauth2/protocol/openid-connect/auth jwk-set-uri: http://localhost:8080/realms/oauth2/protocol/openid-connect/certs token-uri: http://localhost:8080/realms/oauth2/protocol/openid-connect/token user-info-uri: http://localhost:8080/realms/oauth2/protocol/openid-connect/userinfo user-name-attribute: preferred_username org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException: Error creating bean with name 'indexContoller': Unsatisfied dependency expressed through field 'clientRegistrationRepository': Error creating bean with name 'clientRegistrationRepository' defined in class path resource [org/springframework/boot/autoconfigure/security/oauth2/client/servlet/OAuth2ClientRegistrationRepositoryConfiguration.class]: Failed to instantiate [org.springframework.security.oauth2.client.registration.InMemoryClientRegistrationRepository]: Factory method 'clientRegistrationRepository' threw exception with message: Unable to resolve Configuration with the provided Issuer of "http://localhost:8080/realms/oauth2" at org.springframework.beans.factory.annotation.AutowiredAnnotationBeanPostProcessorAutowiredFieldElement.resolveFieldValue(AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.java:787) ~[spring-beans-6.1.6.jar:6.1.6] at org.springframework.beans.factory.annotation.AutowiredAnnotationBeanPostProcessorAutowiredFieldElement.inject(AutowiredAnnotationBeanPostProcessor.java:767) ~[spring-beans-6.1.6.jar:6.1.6] Caused by: org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Error creating bean with name 'clientRegistrationRepository' defined in class path resource [org/springframework/boot/autoconfigure/security/oauth2/client/servlet/OAuth2ClientRegistrationRepositoryConfiguration.class]: Failed to instantiate [org.springframework.security.oauth2.client.registration.InMemoryClientRegistrationRepository]: Factory method 'clientRegistrationRepository' threw exception with message: Unable to resolve Configuration with the provided Issuer of "http://localhost:8080/realms/oauth2" at java.base/java.util.HashMap.forEach(HashMap.java:1421) ~[na:na] at org.springframework.boot.autoconfigure.security.oauth2.client.OAuth2ClientPropertiesMapper.asClientRegistrations(OAuth2ClientPropertiesMapper.java:64) ~[spring-boot-autoconfigure-3.2.5.jar:3.2.5] at org.springframework.boot.autoconfigure.security.oauth2.client.servlet.OAuth2ClientRegistrationRepositoryConfiguration.clientRegistrationRepository(OAuth2ClientRegistrationRepositoryConfiguration.java:49) ~[spring-boot-autoconfigure-3.2.5.jar:3.2.5] at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:na] at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) ~[na:na] at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:na] at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) ~[na:na] at org.springframework.beans.factory.support.SimpleInstantiationStrategy.instantiate(SimpleInstantiationStrategy.java:140) ~[spring-beans-6.1.6.jar:6.1.6] ... 34 common frames omitted
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
원핫인코딩과 drop_first=true 를 통해 다중공선성을 줄이고 유형A가 제거된 상태인데 독립변수에 유형A를 포함하고싶으면 어떻게 해야하나요?
미해결
빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)
RandomForestClassifier만 적용하여 앙상블 학습하였을때 ROC_AUC_SCORE가 1.0이 나오는데,, 연습문제 동영상과 같이 0.84.... 가 나오지 않고 1.0이 나오는 이유가 뭘까요 혹시 과적합이라면 오답이라고 할 수 있을까요? 전체 소스 공유합니다. import seaborn as sns import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier df = sns.load_dataset('titanic') # 결측치 제거 df['age'] = df['age'].fillna(df.age.mean()) df['deck'] = df.deck.fillna(method='bfill') df['deck'] = df.deck.fillna(method='ffill') df['embarked'] = df.embarked.fillna('S') df['embark_town'] = df.embark_town.fillna('Southampton') df.isna().sum() from sklearn.preprocessing import LabelEncoder obj = ['sex', 'embarked', 'class', 'who', 'adult_male', 'deck', 'embark_town', 'alone'] encoder = LabelEncoder() for i in obj: df[i] = encoder.fit_transform(df[i]) category = ['pclass', 'sex', 'class', 'who', 'adult_male', 'alone'] for i in category: df[i] = df[i].astype('category') df = pd.get_dummies(df) scaler = MinMaxScaler() lst = ['age', 'fare'] scaler.fit(df[lst]) df[lst] = scaler.fit_transform(df[lst]) y = df['survived'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df, y, test_size=0.3, stratify=y, random_state=23) ml = RandomForestClassifier() ml.fit(X_train, y_train) pred = pd.DataFrame(ml.predict_proba(X_test)) from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score print(roc_auc_score(y_test, pred.iloc[:, 1]))
해결됨
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
[질문 내용] 우선 단방향 연관관계를 적용하고 꼭 필요한 경우에 양방향 연관관계를 사용하라는 내용을 적용해보다가 이해가 안되는 부분이 생겨서 질문남깁니다. Team과 Member로 양방향 연관관계를 적용한다고 생각해보면 다른 질문의 답변을 봤을 때 Team을 조회할 때 Member가 거의 같이 조회가 되는 경우와 fetch join으로 조회 시 양방향 연관관계를 사용하여 더 편리하게 조회할 때 사용한다는 답변을 봤습니다. (제대로 이해한 것인지는 모르겠습니다.) 그래서 테스트를 해봤습니다. @Test void 멤버목록과_함께_팀조회() { Team team = new Team("teamA"); entityManager.persist(team); Member member = new Member("m1", 0, team); Member member2 = new Member("m2", 0, team); entityManager.persist(member); entityManager.persist(member2); entityManager.flush(); entityManager.clear(); System.out.println("====테스트 1 양방향 연관관계==="); Team findTeam = teamJpaRepository.findById(team.getId()).get(); List<Member> members = findTeam.getMembers(); for (Member member1 : members) { System.out.println("member1 = " + member1.getUsername()); } entityManager.flush(); entityManager.clear(); System.out.println("===테스트 2 fetch join 양방향 연관관계 사용=="); Team findTeam2 = teamRepository.findTeamWithMembersById(team.getId()).get(); List<Member> members2 = findTeam2.getMembers(); for (Member member1 : members2) { System.out.println("member1 = " + member1.getUsername()); } entityManager.flush(); entityManager.clear(); System.out.println("===테스트 3 fetch join 그냥 엔티티 사용=="); Team findTeam3 = teamRepository.findTeamWithMemberById(team.getId()).get(); List<Member> members3 = findTeam3.getMembers(); for (Member member1 : members3) { System.out.println("member1 = " + member1.getUsername()); } } public interface TeamRepository extends JpaRepository<Team, Long> { @Query("select t from Team t join fetch t.members") Optional<Team> findTeamWithMembersById(Long id); @Query("select t from Team t join fetch Member m") Optional<Team> findTeamWithMemberById(Long id); } 테스트 1의 경우 두개의 쿼리가 나가는 것을 확인했습니다. select t1_ 0.team _id, t1_0.create_by, t1_0.created_date, t1_0.last_modified_by, t1_0.last_modified_date, t1_ 0.name from team t1_0 where t1_ 0.team _id=? select m1_ 0.team _id, m1_0.member_id, m1_0.age, m1_0.create_by, m1_0.created_date, m1_0.last_modified_by, m1_0.last_modified_date, m1_0.username from member m1_0 where m1_ 0.team _id=? 테스트 2의 경우 한개의 쿼리만 나가는 것을 확인했습니다. select t1_ 0.team _id, t1_0.create_by, t1_0.created_date, t1_0.last_modified_by, t1_0.last_modified_date, m1_ 0.team _id, m1_0.member_id, m1_0.age, m1_0.create_by, m1_0.created_date, m1_0.last_modified_by, m1_0.last_modified_date, m1_0.username, t1_ 0.name from team t1_0 join member m1_0 on t1_ 0.team _id=m1_ 0.team _id 테스트 3의 경우 오류가 났습니다. 위의 테스트 1(getMembers로 접근), 테스트2(fetch join)의 경우 쿼리의 개수로 봤을 때 테스트 2를 사용하는 게 더 좋은 것 같은데 맞을까요? 테스트 3은 단방향인 경우 팀과 멤버를 같이 조회를 어떻게 해야되나요? 양방향 연관관계가 필요한 경우가 뭔가요? 원래 api 설계할 때 team, member를 각각 조회하는 경우만 만들었었는데, team과 member가 같이 조회되는 api를 만드는 경우도 있나요? (team/{id}, member/{id} 와 같은 경우만 만들어봤습니다.)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터셋 분할 시에 iloc안쓰고 그냥 df[:210] 이렇게 나눠도 상관 없나요.
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 범주형 데이터가 있으면 필수로 인코딩을 해줘야하는걸로 알고 있는데요 이때 무조건 라벨인코딩으로 진행하려고 하는데 문제없는 사항인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
5-1 제출 시에 타겟은 Attrition_Flag에서 1과 0으로 기재되어있고 y_test.csv 파일을 봐도 0, 1 로 되어있던데 강의에서 제출 시에는 predict_proba로 확률값을 제출하던데 왜 그렇게 제출해도 괜찮은지 잘 이해가 안 갑니다 ㅜ
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. 좋은 강의 감사드립니다. 오류 없이 결과는 나왔습니다. 제 코드가 맞는지, 엉뚱한지 확인이 어려워 질문드립니다. 맞는 풀이인가요? 고쳐야 할 부분이 어떤 부분인가요? ID 드랍하지 않고 쭉 진행했는데, 이러할 경우 문제가 되나요? roc_auc_score, submit 과정에서 pred에 [:,1] 을 하면 오류가 없고, 빼면 오류가 생기는데 pred[:,1]인 이유가 헷갈립니다. 랜덤포레스트에서 random_state=2024만 적어서 돌려도 되나요? 질문이 장황한데 답변 주셔서 항상 감사합니다! cols = ['Warehouse_block' ,'Mode_of_Shipment','Product_importance' , 'Gender'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N'], test_size = 0.2, random_state = 2024) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(n_estimators=160, max_depth=20, random_state=2024) rf.fit(X_train, y_train) pred = rf.predict_proba(X_test) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_test, pred[:,1])) pred = rf.predict_proba(X_test) pred submit = pd.DataFrame({ 'ID': X_test['ID'], 'pred':pred[:,1] }) submit.to_csv("result.csv", index=False) import pandas as pd df = pd.read_csv("result.csv")
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님, CLIENTNUM,Attrition_Flag 타겟 분류 문제에서, y가 분류니까 roc_auc_score을 구할 때 predict_proba를 이용해서 구했는데 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) print(accuracy_score(y_val, pred)) # 정밀도 print(precision_score(y_val, pred)) # 재현율 (민감도) print(recall_score(y_val, pred)) # F1 print(f1_score(y_val , pred)) 정확도 ~ f1까지는 proba를 안하고 바로 구했는데 어떤 차이로 인해 얘네는 proba를 안하게 될까요 ? ㅜㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 이제 한 열흘 정도 남은 상황에서 강의 보면 이해는 되는데 실제로 타이핑 치려니까 머리속이 하얘지면서 어려운데, ㅠ 앞으로 남은 기간동안은 어떤 방식으로 공부를 하는게 좋을까요? 강의를 빼곡히 노션에 정리하면서 멘트나 그런것들 정리해뒀는데... 막막하네요ㅜ.ㅜ 1유형은 캐글 반복 + 2유형 기출만 반복(1~7회) 3유형은 회귀분석이랑 분산분석 2개만 외워가려고요..ㅎ 갑갑하네요ㅜ.ㅜ 증말
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제 1-2 accuracy를 구하는 문제를 저는 다음과 같이 풀었습니다. from statsmodels.formula.api import logit model = logit('purchase~income', data=train).fit() target = test.pop('purchase') pred = model.predict(test) > 0.5 from sklearn.metrics import accuracy_score print (round(accuracy_score(target, pred),3)) 답은 0.507로 동일하게 나오는 것 같습니다. 다음과 같이 풀어도 문제 없는걸까요? 그리고 pred = model.predict(test) > 0.5에서 '>0.5'의 역할은 무엇인지 다시 한번 설명해 주실 수 있을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
답변 감사합니다!
