혹시 실습중에 Quota 초과되어서 호출 안되시는 분들은 gpt-4o 대신 비용이 더 낮은 gpt-5-nano 모델로 호출해보세요 저는 모델 바꾸니까 결제 안해도 호출은 되더라구요 (결국 여러번 시도하면 quota 때문에 막히긴합니다) https://platform.openai.com/docs/pricing
안녕하세요 딩코님, 클라우드 환경에서 비용이 발생하지 않는 올바른 테스트 방법에 대해 여쭙고자 질문 남깁니다. 제 스스로 느끼기에, 제가 프리티어로 사용하고 있는 EC2 인스턴스 내부에서 k6 스크립트를 실행하게 되면 EC2 과부화는 물론 RDS 에도 몇백만건의 데이터가 삽입이 되니 비용적, 컴퓨팅 자원적 문제가 발생할 것 으로 생각이 됩니다. 그래서 혹시 다음과 같은 방법으로 클라우드 환경 테스트를 진행하면 될지 여쭤보고 싶습니다. 테라포밍을 통해 AWS EC2 + RDS 조합으로 서버 배포 배포된 해당 주소로 제가 가지고 있는 노트북(EC2 아니고 제 로컬 PC) 터미널에서 k6 스크립트 실행 이때도 비용문제가 발생하는지? -> 아니라면 저비용으로 테스트하는 국룰 방법을 좀 소개해 주시면 감사드리겠습니다 ! 강의 너무 재밌습니다 ㅋㅋㅋ 감사합니다 !
작업형2 제출 방식에 대해 질문 있습니다! print(submit.to_csv(‘result.csv', index=False) 를 작성한 후에 확인하기 위해 print(pd.read_csv('result.csv')) print(pred.shape) 등을 실행하며 진행하고 있는데 이런 코드는 주석처리나 삭제할 필요 없이 그대로 제출해도 괜찮은지, 그리고 그 전에 EDA등을 하며 print문으로 작성한 것들도 주석처리 없이 그대로 제출해도 괜찮은지 문의드립니다! 😊
분산분석 강의노트( 가정에서 재배하고 있는 네 가지 토마토 종자(A, B, C, D)에 대해 세 가지 종류의 비료 (11, 12, 13)를 사용하여 재배된 토마토 수를 조사하였다. 종자 및 비료 종류 간의 토마토 수의 차이가 있는지 유의수준 0.05하에서 검정하시오. (단, 정규성, 등분산성에 만족한 데이터)) 문제에서 종자, 비료가 범주형 데이터여서 C를 씌워준 걸로 아는데, 회귀 분석 시에도 0, 1로만 나타나거나 A, B, C로만 나타나는 변수에 대해서 logit 또는 ols 안에서도 변수에 C를 작성해야 하는지 궁금합니다..!
답안 풀이는 anova_lm을 불러올 때 import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols # 1~9 이원 분산 분석 model = ols('수확량 ~ C(비료유형) * C(물주기)', data=df).fit() anova_table = sm.stats.anova_lm(model) print(anova_table) 이런식으로 불러오는데 아래와 같이 import하면 결과가 다른데 문제가 있나요? 뭐가 맞을까요 from statsmodels.stats.anova import anova_lm
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 index '2001' 데이터(행)에서 평균보다 큰 값의 개수를 구하시오. -> 평균보다 큰 값의 개수를 구한다고 해서 len을 썼는데 코랩에 있는 정답은 sum을 써서 다른 답이 도출 되는 것으로 확인됩니다. len이 아닌 sum이 쓰인 이유가 뭔지 알 수 있을까요? import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/type1_data2.csv", index_col="year") df.head() df=df.T ma=df[2003].mean() cond1=df[2003]<ma len(cond1)
랜덤포레스트, lightgbm 이거 둘 중에 급하면,, 랜덤포레스트만 사용해도 괜찮을까요? 둘 중에 하나만 사용한다면 더 좋은게 있는건가요? 정석대로 한다면, 둘다 진행해서 값이 error일때는 작은걸로 사용하면 되는건가요? 단순한 질문 같은데 아직 감이 잡힐듯말듯해서 질문드립니다..ㅠ 감사합니다
복습강의에서 train = train.drop('customerID', axis=1) # 값이 모두 유니크해도 숫자형이면 유지하지만, 문자형이라 ID는 삭제했습니다 test = test.drop(['customerID'], axis=1 customerID를 지웠는데.. 매번 전처리할때 그냥 target = train.pop만 해서 실전에서 잘 못할 것 같아서요..ㅠ customerID처럼 문자로 된게 고유값이 많으면? 해야하는 것 같은데? 이런 상황일때 무조건 하는게 좋은건가요? 실수로 다른 productID 이런거랑 헷갈려서 그런거까지 실수할까봐ㅠ 그냥 단순하게 target=train.pop~만 해도 될런지... 질문드립니다 감사합니다
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 ROC-AUC로 평가하는데 데이터 전처리를 아래와 같이하고 y=train.pop('Outcome') 아래와 같이 코드를 작성해도 평가에는 지장이 없을까요? 혹시 꼭 검증데이터 분할을 진행해야 평가를 진행할 수 있는 건지 궁금합니다. df=pd.concat([train, test]) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:len(train)] test=df.iloc[len(train):] from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf =RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(train,y) pred=rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False)
체험환경에 코랩 노트북에서 제공한 데이터셋들을 올릴 수 있는 방법이 없을까요? 예를 들어 6회 기출문제 작업형1 데이터는 아래 링크입니다. df = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_1/data6-1-1.csv ")
import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") 작업형1 연습문제마다 매번 파일 불러오는 게 친절하게 쉬프트 엔터만 누르면 되도록, 코드가 다 쓰여져 있더라구요. 실제 시험가도 파일 불러오는 거 코드는 따로 안외워가도 되나요??
자료에서 시험환경 체험링크 : https://bit.ly/3H64wpG 여기 들어가면 페이지를 찾을 수 없습니다. 페이지의 주소가 잘못되었거나 변경되어요청한 페이지를 찾을 수 없습니다.입력하신 주소를 다시 한 번 확인해주시고문제가 반복되는 경우 아래 메일로 문의 부탁드립니다. 라고 에러가 뜹니다ㅠ 어떻게 해결할 수 있죠? 11회 빅데이터분서기사 실기시험 가이드pdf파일에 나와있는 https://dataq.goorm.io 여기에 미리 들어갈 수있는건가요? 로그인 하려니까 안되던데ㅠ 한국데이터산업진흥원 ID 비번이랑 동일한가요?? 감사합니다