질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요 영한님. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다. 자바로드맵부터 지금까지 쭉달려 스프링 jpa 로드맵까지 마무리할 예정인데 공부하는 와중 고민이 생겨 글 남깁니다. 제가 아직 프로젝트라는 것을 해본 경험없이 알고리즘 공부만 하다가 백엔드 개발자로 진로를 정해 영한님 강의를 자바 기초부터 정주행하고 있습니다. 제 질문은 빠르게 강의를 정주행하고나서 프로젝트를 진행하며 모르거나 헷갈리는 부분을 복습하는 것이 좋을지 아니면 시간을 가지고 프로젝트를 하면서 강의를 병행하는게 좋을지 고민입니다.
클라우드 설정 - 테이블 생성후, 파티션 나누기에서 battle_datetime 옵션이 목록에서 확인되지 않습니다.ㅜㅜ 질문이 있는 경우 다음과 같이 시도해보고 공유해주세요 구글에 검색한 후, 어떤 결과가 나왔는지 그 결과를 토대로 어떤 시도를 했는지? 시도에서 어떤 과정이 진행되지 않았는지 데이터를 추출하는 과정에 대한 고민은 Input / Output을 작성해주세요
제가 오늘까지 할인이여서 강의들을 구매할려고 합니다. 저는 스프링 무료강의를 듣고 스프링을 더 공부해봐야겠다는 생각이 들었고 무조건 서버개발자가되어야겠다라고 마음먹은 상황은 아닙니다. 나름 작동하는 웹사이트(비즈니스 로직이 있는)를 한번 만들어서 제 적성을 제대로 확인해보고 싶은 마음이 큽니다. 야생형코스로 스프링 기본강의(유료)->웹mvc->스프링db 모두듣고 이후 스프링jpa 1편 까지 다 결재를 해야할까요? 결재를 하기전에 가격때문에 좀 신중해집니다 ㅠㅠㅠㅠㅠ 여기서 (1)중간에 스프링 db들만 제외하고 웹사이트 만들어보는것도 가능하지 않을까요? (2)아니면 웹mvc2편만 스프링db2편만 제외하고 듣는것도 가능할까요?
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,,
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!
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요.
서브쿼리만 따로 실행하면 상관 컬럼으로 참조한 컬럼은 메인쿼리에 있어서 서브쿼리 단독 실행이 안되는 바람에 문제점 파악하기도 힘들고 쿼리가 메인부터 실행되는게 아니라 서브부터 실행되기 때문에 가장 안쪽에 있는 서브쿼리부터 거꾸로 해석해야해서 직관적으로 의미를 알아내기도 어렵고... 정말 끔찍해요 안썼으면 좋겠어요... 최초 강의에 포함되지 않은 이유가 있는것같아요
