Lecture 17 문제 풀다가 아래 cal_max_min 함수에서 return문 탭 잘못 들여써서 계산이 이상하게 나왔습니다. (이렇게 되면 max 값이던 min 값이던 data의 맨 첫번째 값이 되죠 TT) 파이썬에서 디버깅 몰랐으면 한참 해맬뻔 했습니다. 이런거 보면 차라리 C 처럼 { } 로 둘러싸는 것도 괜찮을 듯 합니다. TT def cal_max_min(data, max=True): target_value = None for sample_idx, sample in enumerate(data): if max: if target_value == None or sample > target_value: target_value = sample else: if target_value == None or sample < target_value: target_value = sample return target_value if __name__ == '__main__': from exercise59 import get_random_scores scores = get_random_scores() score_max = cal_max_min(scores) score_min = cal_max_min(scores, max=False) print(f"{score_max = } / {score_min = }")
안녕하세요. 한 번 이미 재업로드 하신 것 같은데, 이 부분에 관해서 Android 설정 부분이 또 업데이트 된 것 같습니다. 일부 사라진 것들이 있어, 아래 작성해준 것 있는 것들 중에서 체크하고 진행해보겠습니다. 일단, 체크차원에서 작성했습니다. 설치과정이나 체크 부분들 글로 상세히 작성해주셔서 진행하는데, 덜 헤맸습니다. 감사합니다~
안녕하세요 디버깅때 커서나 마우스 클릭하면 디버깅창이 사라지는 경우가 있는데 혹시 그런경우 생기면 디버깅 창 옆에 세로로 점3개 있는 곳 클릭 뷰 모드 들어가서 Dock Pinned 클릭 하시면 커서를 옮겨도 그대로 있습니다. 혹시나 해서 정보 공유 드립니다. 즐거운 파이썬 생활, 인공지능 공부 하세요 ^^
정처기 실기 준비한다고 빅분기 실기 준비가 늦었는데요.... 인강 결제하고 공부한지 3일차인데, 작업형1 모의문제를 푸는데 멘탈이 탈탈 털려버렸어요 ㅜㅜ... 나름 열심히한다고 온갖 함수부터 달달 외우고는 있는데 응용이 전혀 되질 않아서 모의문제를 혼자 힘으로 1도 못풀었어요.. 계속 gpt로 코드 해석보면서 보고있는데, 이대로 계속 진도를 나가는게 맞는지 모르겠네요... 계속 지웠다 썼다 반복하고는 있는데, 단순히 답을 외우게 되는 것 같아서 나중에 응용이 될까 모르겠네요.. 이해가 안 가더라도 계속 진도를 나가고 회독을 하는게 맞는 건가요 ?
https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4 여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #결측치 처리 (환불금액) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(test.isnull().sum()) # print(train['성별'].value_counts()) #인코딩 target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #검증 데이터 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) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성 pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ "pred":pred[:,1] }) submit.to _csv("result.csv", index=False) # print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 코딩을 했는데 예측 및 파일 생성에서 pred = rf.predict_proba(test) 여기 부분이 오류가 뜨는데 왜 그런가요 ㅠㅠ > Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 43, in <module> pred = rf.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validate data self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in check n_features raise ValueError( ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input. 이렇게 뜹니다,,
현재 미니 블로그로 프론트엔드를 완성해서 express로 백엔드 api를 만들어서 간단하게 글쓰기/댓글쓰기까지는 만들었습니다. 그러다보니 웹에 관심이 생기기 시작했는데 (원래는 Unity 개발만 파고 있었음.) 현업에서는 보통 무슨 프레임워크를 쓰는지 궁금해졌습니다. 그냥 express를 계속 사용해도 괜찮을까요?
안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 잘 배우고 있습니다. 문제 2. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 그리고 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요! 문제2를 대하고 순간 다음과 같은 고민을 했었습니다. 1번을 수행하여 'f1'컬럼의 결측치 행을 삭제한 후 2번을 하려니 'f3'컬럼의 결측치 갯수가 18개만 남더군요. 그럼 18개는 최초 데이터 100개의 20% 미만일까? 그렇지 않다. 'f1'컬럼 결측치를 제거한 후 데이터 갯수 69개의 20%~30%(14~20)에 해당한다. 그렇다면 'f3'컬럼의 최빈 값은 'f1'컬럼의 결측치를 제거하기 전의 값을 사용해야할까 아니면 결측치 제거 후의 값을 사용해야 할까? 결과적으로는 어떤 방식으로 하던 답은 56으로 일치했지만 주어진 데이터에 따라 다른 값이 나올 수도 있을 것 같습니다. 혼돈을 없애기 위해 문제 2의 문항 순서를 바꾸면 어떨까요? 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!
안녕하세요 디버깅 실습중에 2~3번은 utf-8 인코딩에러 뜨고 한번은 정상적으로 디버깅이 되서(디버깅 아닌 실행시에는 문제없음, 아직은 한글데이터 사용도 안하는데 TT 계속 쉬프트+F9 계속 치면 한번씩 정상적으로 진행됨 TT) 인코딩 세팅도 바꿔보고( utf-16 등 다른 인코딩도 설정 해봤음) 해도 안되다가 경로(폴더명 )에 한글을 영어로 바꾸니깐 이상이 없네요(이게 원인인지는 정확하게 모르겠습니다) 참조하세요 ~~
안녕하세요 고민글은 아니고 혹시나 해서 같이 강의 들으시는 분들하고 공유하고 싶어서 글 올립니다.(아마 많이 알고 있으시겠지만 혹시나 싶어서 공유합니다. 혹시 정보공유 게시판이 있으면 알려주세요, 혹시 강사님 이글이 부적정 하다고 생각하시면 통보없이 지우셔도 무방합니다. 옮기시는 것도 자유입니다. ^^) 파이참 쓰다 보면 한 줄 자동 완성 기능 때문에 많이 당황하셨을 껍니다. (편하긴 편한데 실력 완성에 도움이 전혀 안되는 .... ) 해제하고 싶어도 보통 인터넷에 올려진 방법은 File -> Settings -> Editor -> General -> Code Completion 체크 해제인데 안되더라고요 File -> Settings -> Editor -> Inline Completion -> Enable local Full Line Completion suggestions 체크 해제 해보세요 혹시나 같이 공부하시는 분들 도움이 되셨으면 합니다. ^^
[코드팩토리] [초급] NestJS REST API 백엔드 완전 정복 마스터 클래스 - NestJS Core
제목 그대로 입니다. 백엔드 공부하면서 프론트엔드도 구현해보고 싶은데 코드팩토리님 플러터 강의가 있더라구요. 그리고 여기저기 찾아보니 NEXTJS 도 많이 쓰는거 같기도 하구요. 코드팩토리님 강의 보면서 차근차근 배워나가는 재미가 있어서 플러터쪽을 고민하고 있긴한대, 장단점이 궁금합니다