172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
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 코랩에서 작업형 2의 경우, 주어진 평가방식에 따라 테스트 데이터와 검증데이터를 평가한 후 평가 코드를 주석 처리했었는데, 시험 환경에서는 점수에 영향이 있을 것 같아 질문드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 안녕하세요. 5-3 강의보면서 따라하는데 roc_auc, f1, 정확도 평가지표 값이 전부 1로 나옵니다.... 검증 데이터 분리까지 똑같이 따라 했고요 (random_state = 값은 동일하게만 주면 된다고 해서 전 그냥 다 100으로 놓고 했습니다) 일단 작성한건 아래와 같고요 # 랜덤포레스트 ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score, roc_auc_score rf = RandomForestClassifier(random_state=100) rf.fit(X_tr,y_tr) pred_rf = rf.predict(X_val) proba_rf = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val,proba_rf[:,1])) # "ROC_AUC:", print(f1_score(y_val,pred_rf)) # "F1:", print(accuracy_score(y_val,pred_rf)) # "Accuracy:", 결과 값은 다 1.0 1.0 1.0 으로 나오는데... 이거 뭔가 잘못 된거 같은데, 뭘 잘못한걸까요...?
미해결
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] ```java public void add(Object e, int index) { if (size == elementData.length) { grow(); } for (int i = elementData.length - 1; i > index; i--) { elementData[i] = elementData[i - 1]; } elementData[index] = e; size++; } ``` for문 조건에서 for (int i = elementData.length - 1; i > index; i--) i의 초기값을 배열의 길이로 주는 것보다는 현재 배열에 담고 있는 요소의 수인 (size-1)변수로 주는 것이 루프문의 범위를 줄이고 정말 미세한차이겠지만 조금 더 효율적이라고 생각하는데 혹시 (size-1)변수로 반복문 초기값을 설정했을 때 문제될 점이 있을까요??
해결됨
실전 jOOQ! Type Safe SQL with Java
저는 마리아 db 사용해서 mysql 파일 사용하니 잘 됩니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출 3회, 작업유형1 의 2번칼럼명이 2000일때 df['2000'] 이라고 하면 에러가 나고 df[2000]이라고 하면 에러가안나던데, 컬럼명은 '' 로 묶어야 하는게 아닌지요?'' 로 묶지않은 2000일때가 답이 되는 이유가 궁금합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
왜 어떨때는 이렇게 쓰고 rf.fit(x_tr, y_tr) pred_val = rf.predict(x_val) rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test) 풀이영상에서는 바로 트레인, 타겟이라고 적는지 궁금합니다! 추가로, 아래 코드에서 수치형 변수->스케일링, 범주형 변수 -> 인코딩을 진행하고 싶은데 주석처리한 코드 부분을 어떻게 수정하면 될까요?? # your code # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") # EDA train.shape, test.shape # ((6665, 11), (2154, 10)) train.isnull().sum() test.isnull().sum() # train.info() # test.info() # 전처리(타겟, 결측치, 인코딩, 스케일링) train = train.drop("ID", axis = 1) test_ID = test.pop("ID") target = train.pop("Segmentation") # train.head() # test.head() # c_train = train[["Gender", "Ever_Married", "Graduated", "Profession", "Spending_Score", "Var_1"]] # c_test = test[["Gender", "Ever_Married", "Graduated", "Profession", "Spending_Score", "Var_1"]] # c_train = pd.get_dummies(c_train) # c_test = pd.get_dummies(c_test) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # n_train = train[["Age", "Work_Experience", "Family_Size"]] # n_test = test[["Age", "Work_Experience", "Family_Size"]] # from sklearn.preprocessing import StandardScaler # scaler = StandardScaler() # n_train = scaler.fit_transform(n_train) # n_test = scaler.fit(n_test) # train = pd.concat([c_train, n_train]) # test = pd.concat([c_test, n_test]) # train.info() # test.info() # 모델링(학습) 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 = 40) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(x_tr, y_tr) pred_val = rf.predict(x_val) # 평가 Macro f1-score from sklearn.metrics import f1_score f1 = f1_score(y_val, pred_val, average = "macro") pred_test = rf.predict(test) # 제출(데이터프레임, pdf, index = False) result = pd.DataFrame({ "ID" : test_ID , "Segmentation" : pred_test }) result.to_csv("수험번호.csv", index = False)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님! LabelEncoder 작업 중 한 번씩 오류를 마주하는 경우가 생깁니다. 아마 강의 중에 말씀해주셨던 train_data 와 test_data 를 합친 후 인코딩 작업을 진행하면 될거라는(?) 얘기와 관련이 있을 것 같은데.. (혹시 제가 잘못 이해하고 있는거면 정정 부탁드립니다 ㅠㅜ) 인코더 돌릴 때 테스트 데이터랑 합친 후 학습한다고 가정했을 때, fit_transform() 과 transform() 중 어떤 걸 사용해야하는지와 두 메소드의 차이점이 궁금합니다. 제가 이해한 내용으로는 train_data 는 fit_transform(), test_data 는 transform() 을 사용해야한다고 이해했는데 합쳐서 작업해야한다고 할 때 뭘 사용해야하고, 어떻게 사용하는게 맞는 방법인지 잘 모르겠습니다 ㅠ 매 번 질문에 답변해주셔서 감사합니다! 많이 배워가고 있습니다! ======== 질문 추가 ======== 혹시 아래와 같은 방식으로 진행되면 될까요...? for col in col_obj: encoder = LabelEncoder() encoder.fit(pd_concat[col]) X_tr[col] = encoder.transform(X_tr[col]) X_val[col] = encoder.transform(X_val[col])
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train_test_split() 함수내에서 y_train 을 나누는 방법에 차이가 있는 이유가 무엇일까요? 첫번째 사진은 y_train['Reached.on.Time_Y.N'] 으로 했고 열에 값이 출력되지 않았는데, 두번째 사진은 y_train.drop('ID', axis=1) 로 했는데 열값이 1이 나왔습니다. 두 방법 모두 결국에는 y_train에서 'Reached.on.Time_Y.N' 만 남기는 것은 동일한데 왜 열값의 출력이 다른지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위와 같은 오류가 나오는데 roc_auc는 평가가 되는데 accuracy는 평가 중에 오류가 나옵니다... 혹시 다음과 같은 오류는 문제점이 무엇인지 잘 모르겠습니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 작업형 2 회귀모델 사용하고 평가지표로 모델 평가하는 부분에서 질문이 있어서 문의합니다 넘파이 없이 해보려고 아래처럼 간단하게 만들어봤는데요. from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error # 릿지 모델 from sklearn.linear_model import Ridge rd = Ridge(random_state=100) rd.fit(X_tr,y_tr) pred_rd = rd.predict(X_val) mse = mean_squared_error(y_val,pred_rd) # rmse 간단 사용을 위해 우선 mse()를 변수 할당 rmse = mse ** 0.5 # 그런 다음 rmse 처리 방식에 맞는 변수 생성 print("r2:",r2_score(y_val,pred_rd)) print("mae:",mean_absolute_error(y_val,pred_rd)) print("mse:",mean_squared_error(y_val,pred_rd)) print("rmse:",rmse) r2: 0.06396849293045404 mae: 75.39756630227993 mse: 62725.96352602316 rmse: 250.4515193126669 # 라쏘 모델 from sklearn.linear_model import Lasso ls = Lasso(random_state=100) rd.fit(X_tr,y_tr) pred_ls = rd.predict(X_val) mse = mean_squared_error(y_val,pred_ls) rmse = mse ** 0.5 print("r2:",r2_score(y_val,pred_ls)) print("mae:",mean_absolute_error(y_val,pred_ls)) print("mse:",mean_squared_error(y_val,pred_ls)) print("rmse:",rmse) r2: 0.06396849293045404 mae: 75.39756630227993 mse: 62725.96352602316 rmse: 250.4515193126669 선형회귀,XGB,랜덤포레스트 등은 결과값이 모델별로 각각 다르게 나왔는데 (랜덤포레스트의 결정계수 값이 제일 높아서 실습하면서 저도 랜덤포레스트를 적용했습니다) 릿지랑 라쏘 이 2가지 모델은 위에서 처럼 결과값 출력이 완전 동일하게 나와서..... (rmse는 선형회귀를 제외한 나머지 4가지 전부 동일 값이 출력 되었습니다...이건 뭘 잘못한걸까요..?) 검증데이터 예측값 계산 변수 다 할당했고, 할당한 예측 변수를 각 평가 모델에 대입했는데... 왜 이런 결과가 나오는지, 뭔가 잘못한 부분이 있으니 값이 같게 나오는거 같은데... 어느 부분이 잘못 되었는지 알려주시면 감사하겠습니다.
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 아래와 같이 하니 프레임 전환 없이 본문 입력이 됩니다. 이렇게 해도 되나요? 다른 문제는 없을까요? # 내용 입력 iframe = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "#content > div.contents_area > div > div.editor_area > div > div.editor_body > iframe") iframe.click() iframe.send_keys("안녕하세요.", Keys.ENTER)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다! 작업형2 관련 질문 세개 있습니다. Q1) 랜덤포레스트 하이퍼파라미터 조절 max_depth나 n_estimator (아래처럼 ) 분류가 아닌 회귀분석일때도 사용해도 되나요?? Q2) 데이터개수가 너무 많으면 원핫인코딩보다 라벨인코더가 낫다고 하셨는데 개수가 많은 기준이 보통 어느 정도인지 궁금합니다! Q3) 검증데이터 분리 시에 test_size는 어느 정도가 적당한지 궁금합니다. 데이터가 적으면 0.1 ~ 0.15 아니면 0.2 정도로 해도 될까요?
해결됨
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
[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] 이 코드에서 생성메서드를 @Builder 를 사용한 생성자로 교체하고 싶습니다. 유연한 생성을 통해 테스트 하기 편한 객체 생성을 위해서 더 좋다고 생각했기 때문입니다. 그런데 @Builder 생성자를 사용할때, 연관관계 편의 메서드를 어떻게 활용해야 할지 고민입니다. 다른 사람들의 코드를 보니, @Builder 생성자에서 @OneToMany 의 양방향 필드는 초기화 하지 않는 경우를 봤는데, 그러면 연관관계를 어떻게 설정하고, 또 왜 연관관계 편의 메서드를 초기화시에 사용하지 않는지 궁금합니다.
미해결
파이썬 증권 데이터 수집과 분석으로 신호와 소음 찾기
안녕하세요, 섹션 10의 [5/6] 강의 실습을 진행하는데 result의 column이 다른 경우가 있어서 후에 concat을 하는 과정에 에러가 발생합니다. 이런 경우 어떻게 해결할 수 있나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 강의 내용 a = a[:int(len(a)/2)] cond = a['target'] == 0 a = a[cond] print(int(a['proline'].mean())) 에서 a = a[:int(len(a)/2)] a = a['target'] == 0 <-- cond 대신 a a = a[a] <-- cond 대신 a print(int(a['proline'].mean())) 로 실행해보았습니다. 데이터 프레임 값을 새로 갱신해 저장하는데, 'proline'에서 오류가 나는 이유가 궁금합니다. 새로운 조건명(con)을 넣어야만 실행되는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
영상으로 4:53초에 나오는 코드입니다. 선생님이 작성하셨을 때는 되는데 제가 작성해서 칼럼 별 유니크 값을 보려고 하니 오류가 뜨네요. 혹시 파이썬 버전의 문제일까요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 2편
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] 예제를 따라하면서 호기심에 deque.push(1); deque.push(2); deque.push(3); System.out.println("deque.pop() = " + deque.poll()); System.out.println("deque.pop() = " + deque.poll()); System.out.println("deque.pop() = " + deque.poll()); pop을 -> poll로 바꿔봤는데 결과값이 똑같이 나오고 그 반대로 offer / pop 으로 해도 마찬가지더라구요! Deque<Integer> deque = new ArrayDeque<>(); 혹시 이 Deque가 queue / stack 둘 다 지원하기 때문에 데이터를 추가 할 때 자료구조가 결정되는게 맞는건가요?
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
강의 자료 부탁드립니다. liverpool92@naver.com 감사합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[기출]공식예시문제 -> 예시문제 작업형3(구버전)/가설검정 강의는 구버전 이라고 적혀있는데 들어야하는 강의가 맞는지 궁금합니다
미해결
파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자
class BignumberError(Exception): def __init__(self, msg): self.msg = msg def __str__(self): return self.msg try: print("한자리수 전용 계산기 입니다.") num1 = int(input("숫자를 입력하세요 : ")) num2 = int(input("숫자를 입력하세요 : ")) num3 = int(num1/num2) print("{0} / {1} = {2}".format(num1, num2, num3)) if num1 >=10 or num2 >= 10: raise BignumberError("입력값 :{0}, {1}".format(num1, num2)) except ValueError : print("오류! 한자리 숫자만 입력하세요") except BignumberError as err : print("빅넘버에러 발생!") print(err) def __str__(self): return self.msg 위 코드 전문에서 제가 밑에 따로 적어둔 부분을 빼먹고 코드 작성을 했는데도 BignumberError 발생 하고 입력값을 알려주는 메시지가 정상적으로 표시가 되었습니다. 강의에서는 raise BignumberError("입력값 :{0}, {1}".format(num1, num2)) 이부분을 self.msg에 리턴해서 가지고 있다가 마지막 프린트문에서 출력이 된다고 했는데 리턴문이 없어도 잘 실행이 되는 이유는 뭘까요?
