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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
섹션4 평가지표 강의 13:50에서
pd.get_dummies(y_true[0])위 코드를 실행하면 강의에서는 0,1로 df이 보여지는데 제 실행결과에서는 True, False로 보여집니다어느 부분에서 차이가 난걸까요?? (이전 셀 모두 실행하기 적용해도 출력이 동일합니다)
- 미해결[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
7회 기출 소문제 2-1 궁금합니다!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요알찬 강의 너무너무 감사드립니다!선생님의 강의와 함께 다음달 시험을 위해서 열심히 달려가는 중입니다..😊😊 기출7회의 소문제 2-1에서 상관관계가 가장 높은 변수를 찾으라고 할때7회의 작업형 1처럼df_corr=df.corr().abs()print(df_corr[1:].idxmax()) 값으로 구했는데요!상관관계 값을 보고싶을 때는 어떤 함수를 작성하면 될까요 ?df_corr.sort_values(ascending=False)이렇게 정렬한 다음에df_corr[1]이렇게 확인하는 것이 맞을까요 ?다른 좋은 방법이 있을까요 ?
- 미해결[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2회기출의 작업형2 인강 관련 궁금한점이 있습니다.
[영상 위치]19분 20초 [문의사항]모델 4가지를 선택해서 불러오고 학습하고 predict 를 한 상황인데요, 영상 기준으로 XG부스터가 가장 예측점수가 높게 나온 상황이고, 마지막에 X_test 를 예측할 때 적용되는 model.predict_proba 에서 바로 위에 있는 XG부스터 모델이 선택된걸로 보면 되는거죠? 요약하자면 로지스틱, 의사결정나무, 랜포의 pred 가 아닌 XGB pred값으로 최종 선택된 상황인게 맞는지 궁금합니다.
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[MOCK EXAM] T2. EXAM template-캐글 모의고사
강사님 안녕하세요 🙂kaggle에 올려주신 모의 고사 문제 풀이 중인데 모의고사 문제 작업형2에서 RandomForestClassifier로 진행하여 예측 csv를 만들었지만 다른 방법도 시도해보고자 XGBoost도 실행해보니 오류가 뜨더라구요 이 문제에서는 XGBoost 모델링이 힘든건가 하여 질문드려요 😢 # XGBoost(오류) from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr,y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val)[:,1] roc_auc_score(y_val,pred)
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원핫 인코딩 결과 질문
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요. 피쳐 엔지니어링 원핫인코딩 결과 display 해보면 저는 왜 0, 1 값이 아닌 True, False로 나올까요.. ? 아래 코드입니다. display(c_train.head())는 정상적으로 출력됩니다. # 원핫 인코딩 n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기 display(c_train.head()) c_train = pd.get_dummies(c_train[col]) c_test = pd.get_dummies(c_test[col]) display(c_train.head())
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기출6회 작업형3에서 데이터프레임 형성시 오류요ㅠㅠ
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요예측값을 구하려고 데이터프레임을 만들고 있었습니다!숫자라 단순히 숫자만 쓰고 넘어가려고 했는데, 위 사진처럼 오류가 나요...이건 왜그러는 걸까요 ?작업형2에서는 문제없이 되었던것 같은데요ㅠㅜ
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윌콕슨 부호 순위 검정에 대해서
안녕하세요.섹션 6 단일 표본 검정에서 데이터가 정규성을 띄지 않을때비모수검정을 진행하셨는데요.윌콕슨 부호 순위 검정은 평균에 대한 검정이 아니라 중앙값에 대한 검정으로 알고 있습니다.그런데 stats.wilcoxon(df['무게']-120, alternative='less')라고 평균값 120을 무게에서 빼서 진행되었는데 120대신 중앙값을 넣어야 되는것 아닌가해서 질문드립니다.문제 상황에서는 중앙값을 알려주지 않았기 때문에 평균값을 쓴것인지 아니면 윌콕슨 부호 순위 검정에서 평균값을 써도 되는 근거가 있는 것인지 궁금합니다.
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df.corr(numeric_only=True)
df.corr(numeric_only=True) 실행하면 사진과 같이 나옵니다. 문제가 뭘까요?
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listbox 마지막 앞 단어를 구하는 문제
마지막 앞 단어를 구하는 문제에서# listbox[7:8]# listbox[7:-1]# listbox[-2:-1]답을 이렇게 세가지로 알려주셨는데listbox[7]이것도 답이 될 수 있나요??
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원핫 인코딩 결과가 지속적으로 True False로 나옵니다.
안녕하십니까.작업형 2번 원핫 인코딩 부분을 수강하다가 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다.원핫 인코딩을 한 결과, 값이 0또는 1로 나오는 것이 아닌, True False로 결과값이 출력이 됩니다. 강의 3-6 Regression 파트에서cols = ['sex','smoker','region'] train = pd.get_dummies(train,columns = cols) test = pd.get_dummies(test, columns = cols) display(train.head(2)) display(test.head(2)) 위의 코드를 실행하면 범주형 변수들의 원핫 인코딩 결과가 False, True로 밖에 나오지 않습니다. 혹시 이렇게 두어도 머신러닝을 수행하는데 문제가 없는 것인지, 아니면 반드시 0과1로 바꾸는 작업이 필요한 지 궁금합니다.만약 0과 1로 무조건 바꿔야한다면, 코드에서 어떠한 실수를 했는지 의문이 들어 질문 남깁니다.감사합니다.
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문제 1번 질문입니다!
안녕하세요! 문제 1번 관련해서 질문이 있습니다. 3번째 질문에 <앞에서부터 70% 데이터를 구하는> 코드를df = df.head(int(len(df)*0.7))위와 같이 head 를 사용해서 풀었는데요. 슬라이싱으로 df = df[:int(len(df) * 0.7)] 하는 것이 더 정확하게 푸는 방법인 걸까요? 아니면 같은 개념이니 둘 다 사용해도 괜찮은 걸까요?
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다중회귀분석과 이원분산분석의 차이를 모르겠어요.
다중회귀분석은 독립변수 여러개, 종속변수 하나이원분산분석은 2개 이상의 요인으로 평균 검증 결국에는 둘다 ols사용하는것도 같은데, 두개가 뭐가 다른가요?
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선생님! 4회기출 작업형1-3 between 질문드립니다~
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 4회기출 작업형 1-3번 문제에서 아래쪽 풀이3번을 보고 있는데, 질문있습니다! df['date_added'].between('2018-01-01','2018-01-31')이부분에서 between안의 인자들은 모두 포함인가요 ? 시작일 : 2018-01-01종료일 : 2018-01-31 시작일 종료일 모두 포함 인건지 궁금합니다~!loc,iloc헷갈리듯이 이 함수는 어떤지 알려주세요ㅠ
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캐글 t1-35 (파이썬) 2번 문제 풀이 부탁드립니다!
안녕하세요~ 캐글 t1-35 (파이썬) 2번 문제 풀이 부탁드립니다!항상 좋은 강의 감사합니다😊https://www.kaggle.com/code/agileteam/t1-35-fb-py
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검증용 데이터 분리 후 의사결정나무 모델 적용 시 오류
# 의사결정나무 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dt = DecisionTreeClassifier() dt.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = dt.predict_proba(X_val[cols]) pred[:10]array([[1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.]])검증용 데이터 분리시 출력 결과가 상이하네요어디를 수정해야 할까요??
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8번문제 groupby로 sum하는 경우
Groupby로 Sum하는 경우, 영상처럼 f2, age, fi, f5, views 열만 나오는게 아니라 id, f3, f4 열도 데이터들이 합쳐져서 나오는데 왜 그런가요?선생님은 숫자값이 적혀있는 열들만 합쳐져서 나오는데 저는 string 값도 더해져서 나오는 것 같습니다..
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7회 작업형3-1 질문
3-1번을 강의와는 다르게 다음과 같이 작성해봤습니다....답이 다르게 나오던데.. 혹시 어떤 부분이 잘못되었는지 알려주실 수 있나여???※ x_train에는 gender 컬럼 제외시켰고, y_train은 gender컬럼만 입니다. import statsmodels.api as sm x_train = sm.add_constant(x_train) model = sm.Logit(y_train, x_train).fit() print(round(np.exp(model.params['weight']),4))
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dt 에러 질문
앞에까진 잘 됐는데,연/월/일 추출하려고하는데 이런 에러가 뜨는데요 ㅠ왜그런걸까요 ..ㅠㅠ
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3-4 수치형 - 민맥스 스케일링
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 수치형 - 민맥스 스케일링 cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week'] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols])KeyError: "None of [Index(['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss',\n 'hours.per.week'],\n dtype='object')] are in the [columns]"수치형 - 민맥스 스케일링 부분이에서 이러한 에러가 뜹니다..ㅜㅜ해결 방법이 궁금합니다.
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모의문제 작업1 데이터 불러오기
선생님 모의문제 1을 풀려고 하는데 데이터 members를 불러오는게 이해가 안돼서요ㅜㅜ어떻게 저장한다는 걸까요..? data: members.csv 자체에는 저장하는게 없지 않나요?