https://colab.research.google.com/drive/1vJz33RoI79OaulL4tJlIkHp3X66tjjKE 제가 풀이한 코드입니다. 작업형2 모의문제2를 풀 때마다 어떤 모델을 써도 계속 price 예측값에 마이너스가 포함되어 결과값 검증이 불가해집니다. 강의와 함께 여러번 훑어봐도 어떤 부분에 오류가 있는지 찾기 어려워 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 random_state 값을 0으로 하는데도 계속 RMSE값이 고정되지 않고 계속 바뀌는데 정상적인걸까요..
안녕하세요. 빅데이터분석기사 13회차 시험을 준비하고 있는데, 현재 강의 수강 기간이 11월 8일까지라 혹시 강의 연장이 가능할지 조심스럽게 여쭙습니다. 번거로우시겠지만 연장해 주신다면 정말 감사하겠습니다. 검토 부탁드립니다. 감사합니다! 제 메일입니다 dlgnqud7@gmail.com
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 2 범주형 변수 인코딩 관련해서 질문드립니다. train/test의 범주가 동일한지 확인할 때 보통 아래처럼 비교하는 것으로 알고 있습니다. a = set(X_train['컬럼명'].unique()) b = set(X_test['컬럼명'].unique()) print(a-b) 그런데 object형 컬럼이 여러 개인 경우에 컬럼을 합칠지 또는 합치지 않을지, 그리고 어떤 인코딩을 할지 결정하기위해 모든 컬럼명을 위 코드에 다 대입하여 비교해야하나요 ? 물론 반복문을 이용하는 방법도 있겠지만, info()에서 확인했을때 object 형태의 컬럼이 여러개인 경우 그냥 바로 데이터를 합치는 것이 좋은지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다 ! 작업형 2 전처리 순서 관련해서 질문드립니다. 타겟 데이터 분리, 검증 데이터 분리, 인코딩, 스케일링을 모두 해야 할 때 일반적으로 권장되는 순서가 따로 있는지 궁금합니다. 강의에서는 타겟 분리 → 인코딩 → 검증 데이터 분리 순서로 진행한 경우가 있었는데, 반대로 타겟 분리 → 검증 데이터 분리 → 인코딩 순서로 진행해도 되는지 궁금합니다. 또한 스케일링은 어느 단계에서 진행하는 것이 적절한지도 궁금합니다. 제가 이해하기로는 pd.get_dummies() 는 검증 데이터 분리 전에 적용해도 되는 경우가 있는 반면, StandardScaler 는 데이터 누수 방지를 위해 검증 데이터를 먼저 분리한 뒤 학습 데이터에만 fit 하고, 검증 데이터에는 transform 만 적용하는 것으로 알고 있습니다. 혹시 단계별로 순서를 바꿔도 되는 경우 반드시 지켜야 하는 순서 실기 시험에서 가장 안전하게 사용할 수 있는 전처리 순서 를 함께 설명해주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요... 이번년도 마지막 실기시험을 합격하지 못하면 필기를 다시 따야하는 수험생입니다... 염치 불구하고 빅데이터분석기사 실기강의를 시험때까지만 연장 요청드립니다. (메일로 문의 드렸는데 아직 보시지 않아서 글도 남깁니다 !) 제 메일은 : sjk0329@naver.com 입니다 !
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요! 아래 코드처럼 views컬럼의 상위 10개 값을 수정하는 코드에서 정답은 정상적으로 출력되는데, SettingWithCopyWarning과 FutureWarning이 발생합니다. 코드) # 'views'컬럼 상위 10개 데이터를 ref로 대체 df['views'].iloc[:10] = ref 경고 내용) /tmp/ipykernel_1503/1370443628.py:14: FutureWarning: ChainedAssignmentError: behaviour will change in pandas 3.0! You are setting values through chained assignment. Currently this works in certain cases, but when using Copy-on-Write (which will become the default behaviour in pandas 3.0) this will never work to update the original DataFrame or Series, because the intermediate object on which we are setting values will behave as a copy. A typical example is when you are setting values in a column of a DataFrame, like: df["col"][row_indexer] = value Use `df.loc[row_indexer, "col"] = values` instead, to perform the assignment in a single step and ensure this keeps updating the original `df`. See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy df['views'].iloc[:10] = ref /tmp/ipykernel_1503/1370443628.py:14: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy df['views'].iloc[:10] = ref 현재는 정상적으로 값이 변경되고 정답도 일치하는 상황입니다. 이와 관련하여 두 가지 질문이 있습니다. 현재 코드에서 경고가 발생하는 정확한 이유와 권장되는 수정 방법이 궁금합니다. 빅데이터분석기사 실기 시험환경에서 해당 코드가 정상적으로 실행되는지 궁금합니다. 참고) 제가 작성한 전체 코드입니다. # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") # 'views'컬럼 기준으로 내림차순 정렬 df = df.sort_values('views', ascending=False) # 'views'컬럼 상위 10번째 값 ref = df['views'].iloc[9] # 'views'컬럼 상위 10개 데이터를 ref로 대체 df['views'].iloc[:10] = ref # 'age'컬럼에서 80 이상인데이터만 추출 cond = df['age'] >= 80 df = df[cond] # 그 데이터의 'views'컬럼 평균값 산정 print(df['views'].mean()) 감사합니다 !
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 판다스1 20:47과정에서 문의가 있습니다 위쪽이 강의과정이고, 아래가 제 학습창입니다. 데이터프레임이 업데이트 되어서 그런걸까요? 저는 1열만 출력이 됩니다
안녕하세요 13회차 실기 준비중인 수강생입니다. 다름이 아니라 현재 수강중인 강의가 10월 28일 만료가 되는 것으로 확인했습니다. 그러나 13회차 실기가 11월 28일에 예정이 되어있어 선생님의 강의를 시험일자까지 연장하여 수강하고 싶습니다. 가능하다면 수강기간 연장을 통해 실기에 합격하고 싶습니다. 연장이 가능하다면 답변해주시면 감사드리겠습니다. 아래에 메일 주소도 남깁니다. 감사합니다. seohj0528@naver.com
12회차 필기를 떨어져서 실기 준비를 하지 못했습니다.. 13회차 필기를 열심히 공부하여서 이번에 필기를 합격 했고 실기준비를 하려고 현재 영상을 하나씩 보고 있는데 10월 2일에 만료된다는 것을 방금 확인했습니다... 13회차 실기가 11월 28일에 시험을 보는데 이번회차때 선생님의 강의로 꼭 합격을 하고 싶습니다. 가능하다면 수강기간을 연장하여 열심히 공부해서 꼭 실기에 합격하고 수강평도 작성하고 싶습니다... 부탁드립니다 ㅠㅠㅠㅠ 이메일 : norainfall@naver.com
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 인강 열심히 들으며 13회 빅분기 실기를 준비중입니다. 제가 비전공자이어서 개념이 잘 안잡혀있는 편인데요, 작업형2와 3은 어떤 목적 차이가 있는 걸까요? 가령 작업형2도 회귀를 쓰고 작업형 3도 회귀를 쓰는데 모델은 다른것 같구요 어떤 상황과 목적에서 작업형 2, 3이 구분되는걸까요?
안녕하세요 강사님, 저는 직장생활과 수험생활을 병행하는 50대 직장인 입니다. 지난 6월 2차 시험에서 그 논란 많았던 2유형 음수 처리 관련해서, 무지성 랜포보다는 배운 대로 여러 모델을 돌려 가장 점수가 좋은 모델을 선택해 제출했다가 0점 처리 되어 탈락했습니다. 점수가 55점 이었으니, 부분 점수를 조금이라도 받았다면 합격했었을 겁니다. 한 번에 합격하고자 참 열심히 준비했었는데... 출제 측의 무지성적인 처리 방식이 많이 아쉬웠습니다. 그런 연유로, 이번 11월 2차 시험을 다시 치러야 하는 입장입니다. 허나 현재 수강기간이 11월 19일로 종료되는 상황이어서 문의를 드리고자 합니다. 실기시험일인 11월 28일(토) 까지만이라도 수강기간 연장이 가능할지요? 긍정적인 고려를 부탁 드리겠습니다. 메일주소는 iurban@naver.com 입니다. 감사합니다.