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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
코랩의 노트북 작업시 질문입니다. 노트북에서 한번 따라쳐보고 밑에서 새로 혼자 작성해보는 식으로 해보는데요, 언제부턴가 한번 코드를 치고난 후에는, 코드가 자꾸 자동완성이 되서 치기도 전에 코드가 완성되더라구요.혹시 노트북내에서 자동완성 기능을 끌 수 있는 방법이 있나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이렇게 제 나름대로 풀이를 적어서 실행시켜 보았는데, 계속 에러가 떠서 질문 드립니다! 제가 작성한 코드 입니다. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/빅분기 놀이터 Dataset/members.csv') cond1 = df.isnull().sum() / len(df) >= 0.3 df[cond1] = df[cond1].dropna() cond2 = (df.isnull().sum() / len(df) >= 0.2) | (df.isnull().sum() / len(df) < 0.3) df[cond2] = df[cond2].fillna(df[cond2].mode()[0]) print(len(df[df['f3'] == 'gold']))
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김영한의 실전 자바 - 중급 1편
안녕하세요. 내부 클래스 관련하여 물어 볼게 있습니다. 외부 클래스 내의 내부 클래스가 있을 때 외부 클래스의 인스턴스만 생성할 때 메모리 구조가 궁금합니다. (외부 클래스만 생성하면 힙 메모리에는 외부 클래스만 생성 되는지, 내부 클래스는 클래스 정보가 있는 메소드 영역에 있는지, 내부 클래스가 생성 되어야만 힙 메모리에 생성 되는지) 외부 클래스를 생성 후 참조 변수를 통해 내부 클래스를 생성하는데 내부 클래스의 인스턴스가 필요 없게 될 경우 힙 메모리에 있는 외부 클래스와 내부 클래스가 동시에 가비지 컬렉션이 삭제하는지 궁금합니다. 감사합니다.
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김영한의 실전 자바 - 중급 2편
[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] 해시 인덱스를 ([데이터 값] % [배열 크기])로 지정하는 원리라는 것을 알게 되었습니다. 데이터 값이 Integer라서 나머지 연산이 가능했는데, 데이터가 다른 타입이면 나머지 연산을 어떻게 하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
계속 이렇게 오류가 뜨고 파일이 안불러와지는데 어떻게 해야하나요..?
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김영한의 실전 자바 - 중급 2편
강의에서 클래스를 작성하실 때, public class Marine extends BioUnit { // 줄바꿈 public Marine(String name, int hp) { super(name, hp); } } 다음과 같이 한 줄 띄고 작성을 하시는데 그 이유가 있나요? 어떤 특별한 컨벤션 같은게 존재하는건지 아니면 편의상 이렇게 작성하시는건지 해당 줄바꿈의 의도가 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
양측검정의 pvalue는 해석할때 그대로 해석하면 되는걸까요? 예를들어 검정결과가 MannwhitneyuResult(statistic=27036.0, pvalue=0.9807458376150018) 이런식으로 나왔다면 귀무가설을 지지한다는 결과는 같지만, 양측검정이어서 pvalue가 0.98에 대한 1/2의 값인 0.49로 인해서 지지한다고 봐야할지, 아니면 그대로 0.98이어서 지지한다고 해석해야할지 헷갈립니다.
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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 선형회귀분석에서 statsmodel.formula.api.ols와 sklearn.linear_model.LinearRegression의 차이가 궁금합니다. 어떨 때 ols를 쓰고, 어떨때 LinearRegression을 쓰는지 구분이 잘 안돼요.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2 풀이를 할 때 수치형 데이터들 따로 건들지 않고 id 부분만 삭제하고 object형 데이터들을 단순 삭제 하고 모델 학습 후 검증 데이터로 평가했을때 어느정도 %가 나와야지 채점을 할 때 만점 받을 수 있을까요?단순하게 데이터를 전처리해도 검증 데이터로 평가했을 때 90% 정도가 나온다면 하이퍼파라미터 변경이나 수치형 데이터 스케일링, object형 원핫, 레이블 인코딩을 굳이 할 필요는 없는 것일까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
저는 아무리 해도 계속 값들이 (0,0)으로 나오는데 어떤 부분이 잘못된 것 일까요?ㅜㅜ
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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 안녕하세요. 좋은 강의 항상 감사드립니다. 작업형2번 검증데이터 나누기 부분 질문드립니다. 어떤 문제에서는 cols에 범주형 데이터를 제외하고 -> 랜덤포레스트(섹션10 작업형2신유형), 어떤 문제는 labelencoder -> 검증데이터 나누기 -> 모델 학습 및 평가로 이어지는데요. 범주형 데이터가 적을 경우 cols에 범주형 컬럼은 빼고 적은 후 (labelencoder 안하고) 바로 모델 학습을 해도 괜찮은가요?(섹션10 작업형2) 검증데이터 나누기 작업이 들어간 문제들은 어떤 상황이라서 인가요? 꼭 필요한 작업인가요? 감사합니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의에서 선생님 결과값은 보기 좋게 나오는데 저는 이렇게 컬럼이 뒤로 갈수록 칸이 보기가 안좋아서 설정법이 따로 있는지 문의 드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 문의드립니다. 그룹바이 정의값을 df['월평균']으로 넣으면 오류가 나고 df['월평균'] = df.groupby('연도')['총범죄'].sum()/12 df['월평균'] result로 넣으면 오류가 안나는 이유가 뭘까요? result = df.groupby("연도")['총범죄'].sum()/12 result
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직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
안녕하세요 일코님 이번에 질문드릴 내용은 선택된 영역의 수식의 String을 변수에 저장하고 싶어서 질문드립니다. 일전에 질문드린 내용에서 hwp.get_selected_pos()를 사용하여 선택된 영역의 위치값을 알 수 있었는데요 이 위치값 안에 위치한 수식의 String을 가져오고 싶어서 문의드립니다. 123과 1/3은 수식으로 입력된 내용입니다. 만약 선택된 내용을 hwp.get_selected_pos()로 받고 math_string = '앞은 문자' + 123 (123은 수식에서 가져온 'String') 이런식으로 변수에 선언해주고 싶다면 어떻게 해야할까요.. (문자와 수식이 혼합된 경우 동일한 순서로 값을 받는 방법이 있을지 궁금합니다.) selected_pos 안에 ctrl을 조회하는게 이전에 설명주신 내용에서는 전체 문서의 ctrl_list의 UserDesc를 조회를 하게되는 방식이였는데 선택된 내부의 ctrl만 조회하게 하는 방법은 없는지도 질문드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
전 강의 분류에서 랜덤포레스트 모델 불러올 때는 model = RandomForestClassifier(random_state=2022) randomstate 값 주었는데 이번 강의에서는 model = LinearRegression() 값을 주지 않았네요. 전 강의에서는 baseline, 원핫 , 라벨 인코딩 등 여러번 비교하면서 평가해야해서 고정시켜준건가요? 이번 강의에서는 라벨인코딩만 사용하기로 해서 굳이 고정시킬 필요 없나요? 또한 이번 강의에서는 단순 object만 제거하는 baseline, 원핫 인코딩 라벨 인코딩 평가 점수를 비교하지 않는데 이유가 있을까요? 또한 랜덤포레스트, 선형회귀 등 여러 모델이 있는데 어떠한 경우에 각 모델을 사용해야 하는지 기준이 있을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 검증데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, y_tr, X_val, y_val = train_test_split(train.drop('TravelInsurance', axis=1), train['TravelInsurance'], test_size=0.2, random_state=2002) X_tr.shape, y_tr.shape, X_val.shape, y_val.shape 이렇게 한 이후에 # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score model = RandomForestClassifier() model.fit (X_tr, y_tr) (밑에 코드는 생략했습니다) 근데 오류가 model.fit (X_tr, y_tr)에서 난다고 뜹니다. 오류 : Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1192, 298] 이렇게 뜹니다,. 뭐가 문제인지 모르겠습니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
타겟 데이터를 보고 타겟 데이터에 영향을 주지 않을 만한 요소들 (이 강의에서는 name, host_name, host_id, last_review )을 직접 EDA 할 때 보고 정해주면 되는 것인가요? 만약 필요한 데이터를 삭제한다든가 불 필요한 데이터를 남겨뒀을 때 평가 지표가 낮게 나온다면 다시 불필요한 데이터를 선별하는 전처리 작업을 반복하면서 진행하는 것인가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
해당 문제가 회귀 문제인지 분류 문제인지는 평가 방법을 통해 판단하는 것인가요? 아니면 타겟 데이터 형태를 통해서 판단하는 것인가요? 타겟 데이터가 0,1 분류 데이터면 분류를하고 타겟 데이터가 그렇지 않을 때 회귀 적용하는 것인가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
제 기준에서는 baseline (단순 object 제거)으로 했을 때 점수가 가장 높았습니다. 질문 강사님은 레이블 인코딩일 때 auc 점수가 가장 높던데 학습 데이터가 동일하더라도 평가 점수는 다를때가 많나요? 문제에서 auc 등 어떤 지표를 기준으로 평가하는지 명시해주나요? 그러면 그 평가 지표가 가장 높은 피처 엔지니어링 방법으로 진행하면 될까요? 수치형 데이터 스케일링은 진행 안 하신 이유가 궁금합니다.
미해결
Kevin의 알기 쉬운 Spring Reactive Web Applications: Reactor 1부
안녕하세요, advancedTimeBy와 thenAwait 사용 예시를 모르겠어서 문의드립니다. 강의 중 advancedTimeBy는 '특정 시간을 당겨서 앞서 나가는 것'이라 설명해주셨고, thenAwait은 해당 시간이 빠르게 다가오는 걸로 이해하면 된다고 설명해주셨습니다. 궁금한 점은 1) 각각의 테스트가 필요한 예시를 조금만 더 자세히 들어주실 수 있으실까요? 특정 프로젝트에서 어떤 상황일 때 해당 방법이 필요한지 감이 잡히지 않습니다. 1-2) 어떤 상황에 필요한 것인지 모르다보니, advancedTimeBy와 thenAwait의 쓰임이 분명히 구분돼 있을텐데도 유사한 방식이 아닌가? 라는 생각이 듭니다. 이 부분도 예시로 설명해주실 수 있다면 함께 설명해주시면 감사하겠습니다.
