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[공식문제] 빅분기 제1유형 예제문제 (MinMaxScaler) 작업형1 예시문제(MinMaxScale)작업형 1번 문제는 EDA관련 문제가 거의 없음  자동차 데이터 셋에서 qsec 컬럼을 Min-Max Scale로 변환 후 0.5보다 큰 값을 가지는 레코드(row) 수는? 문제분석문제에서 qsec 컬럼만 묻고 있음 (다른 컬럼 신경 쓸 필요 없음)MinMax Scale 변환조건 0.5보다 큰 값 #데이터 불러오기 import pandas as pd car = pd.read_csv("mtcars.csv")scaler = MinMaxScaler()# ★★★ 데이터를 [[]] 두번해야지 데이터 프레임이 됨([]만 한경우는 시리즈임★★★car['qsec']=scaler.fit_transform(car[['qsec']])print(sum(car['qsec']>0.5))##.. 2024. 6. 18.
빅분기 작업형2 기출 정리 ※ 본 내용은 퇴근후딴짓 강의를 학습하며 참고하여 작성된 내용입니다.  이진분류(기출3회)# 1. 문제정의# 평가: roc-auc# target: TravelInsurance# 최종파일: result.csv(컬럼 1개 pred, 1확률값)# 2. 라이브러리 및 데이터 불러오기import pandas as pdtrain = pd.read_csv("3_train.csv")test = pd.read_csv("3_test.csv")# 3. 탐색적 데이터 분석(EDA)# 우리가 예측해야하는것도 491개라는걸 기억하print("===== 데이터 크기 =====")print("Train Shape:", train.shape)print("Test Shape:", test.shape)print("===== train 데.. 2024. 6. 18.
인코딩 정리(원핫인코딩/레이블인코딩) ※ 본내용은 퇴근후딴짓 강의를 참고하였습니다 인코딩 정리전에는 타겟을 미리 pop으로 빼줌  개인적인 의견원핫 인코딩: 카테고리 10개 미만레이블 인코딩: 카테고리 10개 이상 1. train과 test 데이터에서 범주형 컬럼의 카테고리가 같을 때- 원핫 or 레이블 둘 다 상관없음 import pandas as pdtrain = pd.DataFrame({ '과일': ['사과', '배', '포도'], '색상': ['빨강', '노랑', '보라'], '가격': [5000, 7000, 10000], 'target': ['a', 'a', 'b']})test = pd.DataFrame({ '과일': ['사과', '배', '포도'], '색상': ['빨강', '노랑', '보라'], .. 2024. 6. 18.
작업형2 유형 참고(lightBGM-분류/회귀) light BGM은 인코딩이 필요없음 ! 결측치도 처리 안해도 됨 (오류나면 해주셈)파라미터 튜닝은 max_depth =5 n_estimators=400, learning_rate=0.02 https://dataq.goorm.io/exam/116674/%EC%B2%B4%ED%97%98%ED%95%98%EA%B8%B0/quiz/2(체험) 제1유형 (풀이용) - 빅데이터분석기사 실기 체험제공된 데이터(data/mtcars.csv)의 qsec 칼럼을 최소-최대 척도(Min-Max Scale)로 변환한 후 0.5보다 큰 값을 가지는 레코드 수를【제출 형식】에 맞춰 답안 작성 페이지에 입력하시오.【제출 형식】 ㉠정수(integer)로 입력 (단, 소수점을 포함한 경우 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 계산) ㉡ 정.. 2024. 6. 18.
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