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t검정에서 등분산과 정규성 검정 안 해도 되나요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

등분산검정은 대응과 단일에더 필요하나요?

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김서현 댓글 2 좋아요 0 조회수 183

작업형2

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

오브젝트 데이터가 없을 때는 레이블인코딩이나 원핫인코딩 안하고 분리부터해도되나요? 분리는 반드시 해야하는거죠?? 랜덤포레스트할때는 스케일 영향이 크지 않다고 적혀있던데, 스케일 안하고 바로 해도되나요?? 감사합니다

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합격 댓글 2 좋아요 0 조회수 42

실기 체험환경

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

실기 체험환경에서 할 때 복사, 붙여넣기하고 앞부분 혹은 중간부분만 수정을 하려고 하면 끼워넣어지는 게 아닌 뒤 글자가 삭제되어서 결국에는 다시 다 작성을 하게 되는데 다른 방법 있을까요? 예를 들어 train.shape 을 복사, 붙여넣기하고 앞에 test로만 수정하려고하는데 shape이 지워져서 결국 전체 다 작성하게 되는 경우입니다..

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ska2994 댓글 2 좋아요 0 조회수 53

로우데이터

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

시험에서 csv를 제공하면 06:00 로우데이터 부분은 공부하지 않아도 되는건가요?

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ska2994 댓글 2 좋아요 0 조회수 44

귀무,대립 판별 헷갈림

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

P-value가 0.5 아래면 귀무(정규따름), 0.5 위면 대립(정규X,연구자주장) 으로 알고있는데 혹시 제가 잘 못 알고 있는 걸까요? 02:00 P-value값이 0.0496이면 0.5보다 작아서 귀무가설 채택이 아닌가요? 헷갈립니다.. 제가 잘 못 이해하고 있는 것 같아요.

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ska2994 댓글 3 좋아요 0 조회수 63

분산분석 관련 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

분산분석에서 일원이던, 이원 분산분석이던, 무조건 독립변수에 C()로 감싸줘야 하나요? 지금까지 3유형에서 ANOVA(분산분석) 관련 문제가 나온적이 있는지 궁금합니다~!

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ryj0330 댓글 2 좋아요 0 조회수 59

mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 실행 오류 질문드립니다.

미해결

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

안녕하세요 강사님, 좋은 강의 감사히 듣고 있습니다. 다름이 아니라, old colab에서 new kaggle로 수정 후 실습을 하는 과정에서 faster rcnn의 mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 파일을 실행하고 있었습니다. 다음의 코드에서 동일한 에러가 발생합니다. 중간에 학습을 하는 코드 train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 와 테스트셋을 평가하는 코드 metric = dataset.evaluate(outputs, metric='bbox') 를 실행한 결과, 다음의 에러코드가 출력됩니다. --> 314 res.dataset['info'] = copy.deepcopy(self.dataset['info']) 315 res.dataset['images'] = [img for img in self.dataset['images']] 316 KeyError: 'info' 제가 열심히 검색하며 추가 조사를 해본 결과, epoch를 기본으로 설정한 12회를 다 돌고 나서 bbox를 evaluate하는 과정에서 에러가 나는 것 같습니다. annotation파일들인 train.json 파일과 test.json파일에 info의 키가 없어서 에러가 발생한 것 같다... 라는 결론에 이르렀는데 강사님께서 보시기에 무엇이 문제인지 궁금하여 질문드립니다. 궁극적으로 해결을... 어떻게 할지도 고민이 좀 많이 됩니다. PS. 구글 서치와 챗지피티 프롬프트 질문 결과, 에러의 원인은 mmdetection >= 2.28.0 버전에서 pycocotools 2.0.x 이상을 사용할 때 이 오류가 보인다는 의견이 있었고 pycocotools 는 내부적으로 딥카피( copy.deepcopy(self.dataset['info']) )를 사용하기 때문에, 필드 누락이 바로 Error로 이어지지 않았나... 까지 찾았습니다.

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limtony1 댓글 1 좋아요 0 조회수 108

원핫인코딩, 레이블인코딩 사용

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

원핫인코딩, 레이블인코딩 사용방법에 관한 질문입니다. 둘 중 아무거나 사용해도 상관은 없는데 어떤 수가 작으면 유니크 수가 작으면 원핫인코딩으로 하는 게 수월하다라는 내용을 이전 강의 때 들은 것 같습니다. 제가 잘 기억하고 있는지는 모르겠지만.. 06:00 한가지 컬럼에서(ID)만 수가 크게 나올 시에는 레이블인코딩을 사용하는 것이 맞을까요? 레이블인코딩과 원핫인코딩 중 하나만 기억날 시 기억나는 거라도 작성해서 제출해도 될까요?

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ska2994 댓글 3 좋아요 0 조회수 84

Claassifier, Regressor 사용

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

랜덤포레스트를 외울 때 Classifier로만 외우다보니 오류가 나서 재확인을 해봤습니다. Regressor도 붙여서 사용하더라고요. 제가 한가지만 외워서 오류가 났던 걸 확인했습니다. 질문드릴 점은 언제 어떤걸 쓰는지가 구분이 안됩니다...

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ska2994 댓글 2 좋아요 0 조회수 57

2유형 코드 암기 확인 부탁드립니다!!

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 강사님 ^^ 다름이아니라 시험 전 2유형 코드 여쭤보려고 질문 남깁니다! 2유형 이렇게만 하면 될까요? 중간에 검증과 평가를 제외해서,, 확인 한번만 부탁드립니다! target = train.pop('타켓명') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) test = test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) #train과 test 컬럼명이 다르다면 수행 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier/Regressor rf = RandomForestClassifier/Regressor(random_state =0) rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv("result.csv', index=False) print(pd.read_csv("result.csv").head()) #제출파일확인 print(pd.read_csv("result.csv").shape) #제출파일확인

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권재경 댓글 2 좋아요 0 조회수 72

작업형1 3회 기출 1번 질문

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 문제 1번의 경우 결측치 행을 제거하면 행이 51개가 나오는데 앞에서부터 70퍼면 35.7 이라는 숫자가 나옵니다. 문제에서 반올림 할건지 버림으로 정수형으로 나타내는지 언급이 없어서 두 방법을 사용할때의 답이 다른데 혹시 복수정답의 여지는 없나요? 문제에서 표현이 명확하지 않은 것 같습니다. 아니면 이렇게 모호할때는 버림으로 정수형 나타내는게 정배인가요? 감사합니다

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gamb21 댓글 1 좋아요 0 조회수 40

오류율 pop 질문입니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

오류율을 구할때 target을 pop하지 않아도 되는건가요? 이전 강의에선 pop을 했던것같은데, 연습문제 9.로지스틱 회귀 8번 정확도에서 pop하지 않는데 상관없나요? target = test.pop('gender') pred = model.predict(test) > 0.5 accuracy = accuracy_score(target, pred) print(1-accuracy) # 8. 정확도 pred = model.predict(b) pred = (pred > 0.5).astype(int) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(b['target'], pred) print("8.", accuracy)

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최유정 댓글 2 좋아요 0 조회수 48

[기출 10회] 작업형2 target변수 결측치 처리

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 기출 10회를 다시 풀어보고 있는데, 작업형 2에서 타겟 변수에 0이 있는 경우를 처리를 하는지 안하는지에 따라 rmse 값이 차이가 꽤 크더라구요. 이렇게 차이가 꽤 있는데도 결측치를 처리한 경우와 안한 경우 둘다 만점을 받을 수 있던 문제였나요? #타겟변수에서 결측치를 제거한 경우의 rmse rf_rmse = 673.8026644431536 #타겟변수에서 결측치를 제거하지 않은 경우의 rmse rf_rmse = 960.485846380754

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민지 댓글 2 좋아요 0 조회수 43

코드 한번 봐주실 수 있나요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

(사진)

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김서현 댓글 2 좋아요 0 조회수 47

분포

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

08:51 타겟 시각화는 어차피 지원 안한다고 하였고.. 분포도 꼭 외워야 할까요 ㅠ

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ska2994 댓글 2 좋아요 0 조회수 31

회귀나 분류 둘 다 예측을 랜덤이랑 lgb로만 평가해도 되너요?(선형이나,xgb말고요)!

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

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김서현 댓글 2 좋아요 0 조회수 65

pvalue 5.8686553916715e-06) 이렇게 적어도 되나요?

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 굳이 포맷 써서 안바꾸고 아래처럼만 제출해도 상관없나요? 5.8686553916715e-06)

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봉동개미 댓글 2 좋아요 0 조회수 58

5강 강의 오류가 있어요.

해결됨

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

강의를 잘 듣고 있는데, 5강에서 화면과 강의 내용이 맞지 않아요. 다른 강의 음성이 들어와 있는 거 같은데, 확인하시고 수정 부탁드립니다. 감사합니다.

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김성훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 105

강의 자료 위치

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 급하게 강의를 시작하게 되어서 몇개씩만 빠르게 수강중입니다. 죄송하지만 빠르게 수강중이라 놓친 내용들이 많아서 질문드립니다. 혹시 강의에서 나온 내용들이 정리되어 있는 사이트나 직접 연습을 해볼 수 있는 사이트가 있을까요? 강의 처음에 read_csv() 를 불러올때 파일 등이 있는 위치가 궁금합니다.

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logan825 댓글 2 좋아요 0 조회수 59

pred[:,1]가 쓰이는 위치 관련 질문

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 roc_auc_score 가 평가지표로 지정된 분류문제에서 rf.fit(X_tr, y_tr)로 학습하고 pred= rf.predict_proba(X_val) 로 pred를 만든 후 from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) << 이 부분과 pred=rf.predict_proba(test) result= pd.DataFrame({'pred': pred[:,1]}) << 이 부분 이렇게 딱 두 파트에서만 쓰이는 게 맞나요? 기출 3회 노트에서는 pred = rf.predict_proba(X_val)[:,1] 과 roc_auc_score(y_val, pred) 그리고 pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 이렇게 쓰셨는데 시나공 교재에서는 제가 위에 썼던 것처럼 풀이가 돼있습니다

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jisung0928 댓글 2 좋아요 0 조회수 52

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