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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
검증용 데이터 전후 과정에서 일관된 코드를 만들고 싶은데 과정이 헷갈려서요. ~~ train_test_split(train, target, test_size= 0.2 , random_state = 0 ) 모의문제에서는 이 부분에서 train.drop('목표컬럼', axis=1), train['목표컬럼'],~ 이렇게 사용하는 것으로 이해했는데 그렇게 진행해도 무방할까요?
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 상관계수가 가장 큰 값을 물어보면 차이가 가장 큰값과 같이 절댓값을 씌우나요? 아니면 양수중에서 제일 큰 값을 찾나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제 8번의 df.fillna(method='bfill') 관련입니다. bfill의 경우, 데이터 최하단 행에 있는 결측치는 어떻게 해결할 수 있을까요? 마찬가지로 ffill의 경우, 데이터 최상단 행에 있는 결측치는 어떻게 해결 가능한지 궁금합니다.
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 연습문제 섹션4 결측치 채우기 아래와 같이 때려넣어도됩니까? a = train['gender'].mode()[0] train['gender'] = train['gender'].fillna(a) b = train['enrolled_university'].mode()[0] train['enrolled_university'] = train['enrolled_university'].fillna(b) c = train['education_level'].mode()[0] train['education_level'] = train['education_level'].fillna(c) d = train['major_discipline'].mode()[0] train['major_discipline'] = train['major_discipline'].fillna(d) e = train['experience'].mode()[0] train['experience'] = train['experience'].fillna(e) f = train['company_size'].mode()[0] train['company_size'] = train['company_size'].fillna(f) g = train['company_type'].mode()[0] train['company_type'] = train['company_type'].fillna(g) h = train['last_new_job'].mode()[0] train['last_new_job'] = train['last_new_job'].fillna(h)
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 결측치 처리를 간단하게 X 로 하셨던데 특별한 이유가 있나요? mode 나 mean 말고 저런걸로 처리해도 문제없는지? # 결측치 처리 train = train.fillna("X") test = test.fillna("X")
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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 범주형칼럼 unique 수가 너무 많아서 그냥 drop 하는 경우도 있었는데.. 기준을 어떻게 잡아야하나요? 그냥 너무 많다싶으면 그냥 삭제해도되는건지?..(종속변수뺴고) 개인적인 기준ㅇ ㅣ있으신가요? 혹시 괜히 날려서 0점 처리 되는 경우는 없나요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
잔차이탈도는 GLM으로만 구할 수 있는게 아닌가요? logit 으로는 못구한다고 했었던거 같은데 헷갈려요. 그냥 로그우도 사용해서 구하면 되나요?
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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 해당 문제에서 원핫인코딩 사용시 (4116, 18) (1764, 18) (4116, 4159) (1764, 1807) 보시는 것처럼 엄청 늘어나게 되는데 그대로 랜덤포레스트로 예측하고 제출해도 괜찮을까요? 그리고 인코딩이후에 트레인과 테스트의 열의 수가 다르면 뭔가 잘못된건가요?
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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 train.descirbe(include='O'), test.descirbe(include='O') 한 다음에 범주형칼럼이 일치하고 유니크수가 같다면 바로 진행하고, 범주형칼럼이 다르다던지 유니크수가 상이하면 concat 해서 진행하면될까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이진분류 결과파일 생성시 submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) 이렇게 적으셨는데, 값이 1,0일 때만 그런가요? A/B/C와 같이 다중 분류인 경우는 어떻게 되나요..? 양성이라고 하신 부분이 무슨 뜻인지 잘 모르겠어서요... 다중이나 회귀일때는 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) 로 적으면 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 3 강의에 있는 유형들 다 풀어보았는데 간단히 정리해보니 수치형 데이터 결측치 → 눈치껏 처리 범주형 fillna('X') pd.concat 후 분리하여 원핫인코딩 회기/ 분류 따라 RandomForestRegressor/Classifier사용 하이퍼 파라미터 튜닝 max_depth 3~5, n_estimators 300-500(?) 이정도하면 무난히 점수 받을수 있을까요? 과정중에 잘못된게 있다면 짚어주시면 감사하겠습니다. 하이퍼파라미터 튜닝할때 저 둘이 같이 안쓰고 하나만 수정해도 과적합 문제가 발생하지 않을지도 궁금합니다. (저 범주안에서는 과적합 걱정하지 않아도될까요?)
미해결
[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 마지막 result.csv 제출할때 index=False 하잖아요 그 이유가 처음에 문제 답안 예시처럼 pred만 나오게하려고한다고 알고있는데 마지막 확인차 pd.read로 확인시 pred 0 2 1 0 2 0 3 2 4 0 이렇게 인덱스번호가 그대로 나오는데 원래 이런건가요? index=False 만 잘 붙이면 괜찮은 거 맞나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print(pred.shape) print(pd.read_csv('result.csv').head(5)) 데이터프레임 저장 후 확인과정에서 이 부분을 확인 후 주석처리한 다음에 제출해야 되는지요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
체험환경에서 풀어보고 있는데 rmse가 없다고 뜨네요. 올려주신 풀이를 외워서 시험장에 가야할까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
오브젝트 카테고리가 동일한지 알아보려고 set이용하는것과 nunique()로 알아보는게 다른가요? nuique()로 동일한 숫자가 나오면 카테고리가 동일하다고 볼수 없나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
cols = [ '지역', '작물종류', '토양유형', '등급'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() df= pd.concat([train,test]) for i in cols: df[i] =le.fit_transform(df[i]) train = df.iloc[:4000] test = df.iloc[4000:] print(train.shape, test.shape)
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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 작업형 2에서 만약 앞에서 모델만 잘 만들었다면 굳이 평가안하고 바로 테스트하고 제출해도 될까요? 예를 들어 평가지표를 rmse로 하라고했는데 그냥 생략하고 잘 만들어겠지 하고 제출하려고합니다 어차피 랜덤포레스트 원툴인데 실전에서 기준점수가 뭔지도 모르고 이것저것 시도해서 점수를 높일 여유가 없을거같아서요 ㅠ
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 값들을 고정시키고자 랜덤스테이트 = 0의 작업을 한다고 배웠는데 그럼 혹시 실전에서 나는 랜덤포레스트 원툴로 간다 라고하면 랜덤스테이트 = 0 등을 안적어도 무방할까요?
해결됨
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안녕하세요. 22강에서 'Video-요청용JSON구성(1개)' EDIT구간에서 아래와 같은 execution에러가 발생합니다. 캡쳐이미지도 첨부합니다. 직전 if단계까지는 execution이 정상적으로 실행되었습니다. edit구간의 json코드는 노션에 올려주신 코드 'Video - 요청용 JSON 구성(테스트용 1개)'를 사용했습니다. roblem running workflow The workflow has issues and cannot be executed for that reason. Please fix them first.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 시간이 별로 없는 상태라 빅이시를 학습 중입니다. 빅이시에선 # 1. 데이터 전처리 target = train.pop('TravelInsurance') # ' '에는 예측할(타겟) 컬럼명 작성 train = pd.get_dummies(train) # train 문자형 컬럼 인코딩 (숫자로 변경) test = pd.get_dummies(test) 이렇게 하고 바로 머신러닝 모델 선택 후 학습을 진행하는데 꿀팁 섹션의 한가지 방법으로 풀기에서는 검증 데이터 분리를 추가로 수행하도록 되어 있더라구요 # 검증데이터 분리 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=0) 40점을 받기 위해서는 굳이 한가지 방법에 정리된 검증데이터 분리 코드를 사용하지 않아도 되는 것인가요 ?
