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실전연습 작업형 1-3 문제 에러

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

마지막 부분 에러났는데,, 실제 강의에서도 에러이던데,, 이유가 무엇인가요?

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lovelove567 댓글 1 좋아요 0 조회수 177

예시문제 작업형2 신버전 문의드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 예시문제 작업형2 신버전 풀어보았는데 평가값은 0.615 pred는 아래와 같이 나왔는데 맞게나온걸까요? 그리고 아래와 같이 풀어보았는데 혹시 아래와 같은 풀이에서 #원핫인코딩과 레이블인코딩을 넣을수있을까요? 넣으려면 어떤 문장으로 넣어야될까요? (오류가 뜨더라구요ㅠ) #아니면 굳이 인코딩 안하고 아래처럼 제출해도될까요? #데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") # 확인/전처리/분리/모델/평가/예측/저장 # roc_auc(pred=predict_proba) / 양성(1)값=남자/ 분류모델 #확인 # print(train.shape, test.shape) #print(train.head()) #print(test.head()) # print(train.info()) # print(test.info()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #전처리(결측값제거/문자제거/인코딩) ##결측값제거 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) ##문자제거 cols=train.select_dtypes(include='object').columns #문자만 cols train = train.drop(cols,axis=1) #문자제거 test = test.drop(cols,axis=1) ##인코딩 #분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train.drop('성별',axis=1), train['성별'], test_size=0.2, random_state=2022 ) #모델 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) #평가 from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) #예측 pred = model.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred':pred[:,1] }) #저장 submit.to_csv('28381.csv', index=False) print(pd.read_csv('28381.csv'))

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서수영 댓글 1 좋아요 0 조회수 180

자주 활용되는 판다스 예제 퀴즈 2번 질문 (오류발생)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님과 같이 한것 같은데, 원두 컬럼 내 결과값이 아래와 같은 이유가 뭘까요... 못찾겠습니다 이유를ㅠ 조언 부탁드립니다. 감사합니다.

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김태선 댓글 1 좋아요 0 조회수 158

문제 처음 시작할떄!!

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

시작할때 이부분은 실제 시험환경에서도 제가 직접 입력해야 하는 부분인가요??? 아니면 주어지는 부분인가요???

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lovelove567 댓글 2 좋아요 0 조회수 205

기출 2회 작업형1

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님! 2번 문제에서 결측치를 중앙값으로 바꾸기 전의 표편과 바꾼 후의 표편 차를 구하라는 문제에서 만약 결측치를 바꾸기 전 표편을 구하지 못한채로 결측치 처리를 해버렸다면 시험상황에서는 다시 원 데이터로 어떻게 돌아갈 수 있나요,,? (시험환경에서는 코랩처럼 '이전셀 실행' 기능을 쓸 수가 없는데)drop같은 함수를 써서 원래 데이터를 일부 삭제 시켰다가 실수가 생겨 다시 복구해야하는 상황에서도 어떻게 해야하는지 궁금합니다.

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박나현 댓글 2 좋아요 0 조회수 223

상품 수정 500에러가 뜹니다.

미해결

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] 상품 수정 하려 했더니 다음과 같은 에러가 뜹니다. 강의 듣고 작성한 코드인데 어떤 부분이 잘못됐는지 알고 싶습니다. package jpabook.jpashop.controller; import jpabook.jpashop.domain.item.Book; import jpabook.jpashop.domain.item.Item; import jpabook.jpashop.service.ItemService; import lombok.RequiredArgsConstructor; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.ui.Model; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.ModelAttribute; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import java.util.List; @Controller @RequiredArgsConstructor public class ItemController { private final ItemService itemService; @GetMapping("/items/new") public String createForm(Model model) { model.addAttribute("form", new BookForm()); return "items/createItemForm"; } @PostMapping("/items/new") public String create(BookForm form) { Book book = new Book(); book.setName(form.getName()); book.setPrice(form.getPrice()); book.setStockQuantity(form.getStockQuantity()); book.setAuthor(form.getAuthor()); book.setIsbn(form.getIsbn()); itemService.saveItem(book); return "redirect:/items"; } @GetMapping("/items") public String list(Model model) { List<Item> items = itemService.findItems(); model.addAttribute("items", items); return "items/itemList"; } @GetMapping("/items/{itemId}/edit") public String updateItemForm(@PathVariable("itemId") Long itemId, Model model) { Book item = (Book) itemService.findOne(itemId); BookForm form = new BookForm(); form.setId(item.getId()); form.setName(form.getName()); form.setPrice(form.getPrice()); form.setStockQuantity(form.getStockQuantity()); form.setAuthor(item.getAuthor()); form.setIsbn(item.getIsbn()); model.addAttribute("form", form); return "items/updateItemForm"; } @PostMapping("/items/{itemId}/edit") public String updateItem(@PathVariable String itemId, @ModelAttribute("form") BookForm form) { Book book = new Book(); book.setId(form.getId()); book.setName(form.getName()); book.setPrice(form.getPrice()); book.setStockQuantity(form.getStockQuantity()); book.setAuthor(form.getAuthor()); book.setIsbn(form.getIsbn()); itemService.saveItem(book); return "redirect:items"; } } package jpabook.jpashop.repository; import jpabook.jpashop.domain.item.Item; import lombok.RequiredArgsConstructor; import org.springframework.stereotype.Repository; import jakarta.persistence.EntityManager; import java.util.List; @Repository @RequiredArgsConstructor public class ItemRepository { private final EntityManager em; public void save(Item item) { if (item.getId() == null) { em.persist(item); } else { em.merge(item); } } public Item findOne(Long id) { return em.find(Item.class, id); } public List<Item> findAll() { return em.createQuery("select i from Item i", Item.class) .getResultList(); } }

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lgh8079 댓글 2 좋아요 0 조회수 224

gradle build 에러

미해결

스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술

========================================= [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] IDE 에서 정상적으로 작동하는데 git bash에서 빌드할때 버전오류가 납니다 자바 22 사용하고 있습니다.

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반상열 댓글 2 좋아요 0 조회수 573

유형별 제출방법 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

시험 회차가 증가함에 따라 제출 방법이 조금씩 달라진 것 같은데요. 유형1, 유형3의 경우, 코딩화면 제출버튼은 없어지고 별도 답안제출 화면에 정답만 입력하는게 맞는지요? 그렇다면 코딩 중간에 있는 print()문을 주석(삭제) 처리할 필요도 없는건지요? 유형2의 경우도 코딩 중간에 있는 print()문을 주석(삭제) 처리 필요 없는지요?

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kplane 댓글 2 좋아요 0 조회수 237

섹션10- 예시문제 작업형2(신버전) 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 섹션10- 예시문제 작업형2(신버전) 아래 풀이에서 어떤것이 잘못됬는지 알 수있을까요ㅠ? # 출력을 원하실 경우 print() 함수 활용 # 예시) print(df.head()) # getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요 # 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가 #데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") # 확전분모평예정 # roc_auc(pred=predict_proba) / 양성(1)값=남자/ 분류모델 #확인 # print(train.shape, test.shape) # print(train.head()) # print(test.head()) # print(train.info()) # print(test.info()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #전처리(결측값제거/문자제거/인코딩) #결측값제거 # print(train.isnull().sum()) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) # print(train.isnull().sum()) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) #문자제거 cols=train.select_dtypes(include='object').columns cols # print(train.info()) train = train.drop(cols,axis=1) # print(train.info()) test = test.drop(cols,axis=1) #cols = ['회원ID', '총구매액', '최대구매액', '환불금액', '방문일수', '방문당구매건수', '주말방문비율', '구매주기'] #target = train.pop('성별') #pop=성별을 target에 대입하고 나머지를 drop #인코딩 train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols) #분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train.drop('성별',axis=1), train['성별'], test_size=0.2, ramdom_state=2022 ) #모델 #pred=predict_proba from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) print(pred) print(pred[:,1]) # #평가 from sklearn.metrics import roc_auc_scoer print( roc_auc_scoer(y_val, pred[;,1]) ) --실제,예측 # #예측 pred=model.predict_proba(test) pred submit = pd.DataFrame({ 'pred': pred[:,1] }) submit # #저장 submit.to_csv('result.csv', index=False) print(pd.read_csv('result.csv')) # 사용자 코딩 # 답안 제출 참고 # 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame변수.to_csv("result.csv", index=False)

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댓글 2 좋아요 0 조회수 175

섹션10 예시문제 작업형 1번

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. 섹션10 예시문제 작업형 1번 질문있습니다.캐글에서 하던대로 하다보니 식이 강의에서 알려주시는 것에 비해 짧아졌는데요. import pandas as pddf = pd.read _csv("data/mtcars.csv") from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()df['qsec'] = scaler.fit _transform(df[['qsec']])#print(df['qsec']) cond = df['qsec'] >0.5print(sum(cond)) 이렇게 해도 9가 나오는데, 이렇게 풀어도 괜찮나요?좋은 강의 항상 감사드립니다.

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rkgml5153 댓글 1 좋아요 0 조회수 165

super 키워드

미해결

비전공자를 위한 자바

강사님 궁금한게 있습니다 main( ) 메서드 에서 클래스를 만들고 부모 클래스에 있는 인스턴스를 . 을 이용해서 가져올때 부모와 자식 클래스에 이름이 같은 변수 를 가져올 때 main() 메서드 에서는 super 키워드 를 사용할수 있나요 ?

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심동현 댓글 1 좋아요 0 조회수 285

4회기출 작업형2유형 강의 에서 수치형 범주형

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 4회기출 작업형2유형 강의에서 basic방법과 intermediate 방법이 있는데 실제 시험에서는 수치형 데이터만 활용(basic)해서 해도 되나요? 범주형 데이터가 있다면 범주형 데이터도 활용 해야할까요?...ㅠ 안그러면 점수를 낮게 받을까요?..ㅠ 이 강의회차에서는 basic방법이 성능이 더 좋게 나왔는데 수치형만 쓸지 수치형과 범주형 둘다 활용할지 어떻게 판단해야하나요?

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hz 댓글 1 좋아요 0 조회수 194

6회 2번 문제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 : ) 좋은 강의 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 시험 때 분류 / 회귀 랜덤 포레스트 활용하는게 안전할까요? 분류시 AdaBoostClassifier 사용하니까 랜포 보다 조금 더 좋은 성능 보이던데 혹여나 더 높은 성능 좋은 모델 했다가 과대 적합으로 떨어질까봐 걱정되네요 ㅠㅠ

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꾸꾸 댓글 1 좋아요 0 조회수 161

선생님 질문이 있습니다!

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 랜덤포레스트 학습과정 중에 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val)[:,1] roc_auc를 학습하기위해 pred = model.predict_proba(X_val)[:,1] 해당코드를 사용하셨는데 [:,1] 부분이 이해가 잘안되어 질문드립니다. 인덱스 전체/ 1번 칼럼까지 범위를 설정하는 이유가 있을까요? 아니면 제가[:,1] 의미를 위처럼 잘못 이해하고 있는거라면 짚어주시면 감사하겠습니다.

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이지훈 댓글 2 좋아요 0 조회수 260

table not found 오류

해결됨

자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편

안녕하세요 <기본 키 매핑> 강좌를 듣던 중 h2 데이터베이스에 Member table이 갑자기 사라지는 오류가 있어서 질문드립니다..ㅜㅜ 다음과 같은 오류 메시지가 떠서, test.mv .db를 삭제하고 다시 생성한 뒤 실행하였는데도 똑같습니다..ㅜㅜ h2 database에 Member table 없는 현상 뭐가 문제일까요..??ㅜㅜ 감사합니다.

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Clain 댓글 3 좋아요 1 조회수 378

bootstrap 파일이 동기화가 안됩니다..

미해결

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] 이런 식으로 화면이 뜨는데 어떻게 하면 좋을 지 여쭙고자 합니다.

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lgh8079 댓글 1 좋아요 0 조회수 834

한방쿼리 vs findAll(또는 일부분만 찾은뒤) filter 사이의 성능차이 질문입니다!

해결됨

실전! 스프링 데이터 JPA

안녕하세요 datajpa로 개발을 하다보니 궁금한 점이 생겼습니다. 어떤 엔티티에서 특정 조건을 만족하는 엔티티만 찾아야 할 때 jpql의 @Query어노테이션이나, queryDsl의 쿼리를 이용해서 where절 조건을 정의하고 찾을 수 있습니다. 하지만 꼭 그렇지 않고 findAll 후에 Stream.filter로 찾아도 되긴 합니다. 얼핏 보면 findAll() 이 훨씬 비싸 보이지만 "DB비용이 매우 비싸기 때문에 , 오히려 was에서 추가작업(정렬) 등을 하는게 좋을 때가 있다." 라는 걸 본적이 있어서 질문 드립니다. jpa를 쓰는게 확실히 여러가지 면에선 편리한 점이 많지만, 결국 비지니스 로직과 관련된 특정한 조건들을 찾기 위해서라면 쿼리가 세분화 되어 나가야 되는데 그런 상황에서 jpa는 어떤 장점을 가지는지는 잘 모르겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다!

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lee 댓글 1 좋아요 0 조회수 410

섹션 7-3, dev container 관련 질문

해결됨

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 섹션 7의 세번째 강의, python의 위한 도커 의 13:25 에서 바로 torch를 pip으로 설치하지 않고도 바로 import torch를 할 수 있는 이유는 azure vm을 만들때 선택한 size인 nc4as_t4_v3 4 vcpus 에 기본적으로 torch가 깔려있기 때문인가요 (즉, 만약 gpu를 사용하지 않는 다른 환경을 고르면, torch가 안깔려 있어서 pip 으로 깔아야 하는 것인가요) cpu만 사용하는 size인 Standard D2s v3 (2 vcpus, 8 GiB memory) 로 가상환경을 만들었는데, 여기서는 ipynb 파일에 !pip install torch를 해도, import torch를 하면 torch가 없다고 나오는데, 혹시 이 이유를 아실까요..ㅠ

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nathan 댓글 2 좋아요 1 조회수 286

이 문제에서 수치형 데이터와 범주형 데이터를 분리하는 과정이 꼭 필요한가요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강사님은 수치형 데이터와 범주형 데이터를 n_train, c_train, n_test, c_test로 분리하셨더라구요. 근데 꼭 분리 안하고, col 명만 설정해서 그냥 피처엔지니어링 하면 안되는 걸까요? 근데 저는 점수가 0.75 정도밖에 안나왔습니다 ㅎㅎㅎ 강사님은 0.8 넘게.... 제가 쓴 코드입니다.. # 수치형 스케일링 from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = ['Age', 'AnnualIncome','FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] <- 제가 변환하고 싶은 int 형 변수들을 넣었어요. 타겟레이블이 int형인데 뺄줄 몰라서 그냥... train[cols] = scaler.fit_transform(train[cols]) test[cols] = scaler.fit _transform(test[cols]) # 라벨인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols2 = train.select_dtypes(include="object").columns for col in cols2 : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 이러고 데이터 X_tr, X_val, y_tr, y_val로 분리하고 랜덤포레스트를 적용헀습니다!

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져니 댓글 2 좋아요 0 조회수 292

오늘부터 강의를 받게 되었습니다!

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

기획자이지만 파이썬이 중요하다고 하여, 관련 베이스적인 지식을 쌓고자 강의 자료를 요청드립니다!! woooha94@gmail.com

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an soojin 댓글 2 좋아요 0 조회수 127

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