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!
[C++과 언리얼로 만드는 MMORPG 게임 개발 시리즈] Part5: UE5 & IOCP 서버 연동
혹시 만약에 인벤토리을 관리할떄 서버가 아닌 클라에서 아이템 관리를 위해 아이템객체들을 전부 스마트포인터를 써야할지... 포션같은 소모아이템 떄문에 써야되지 않을까 하는데 너무 고민입니다. 현업에서도 GC를 적극적으로 사용을 하는지 서버가 있는데 AI 인공지능을 쓰는 경우가 있다면 어느 경우인지 이렇게 질문 3개입니다...
안녕하세요 강사님 올해 말 실기 시험 목표로 강의를 수강 중인 학생입니다. 강의 수강 중 문득 걱정이 되는게 있어서 문의 드립니다. 맥북 단축키 같은것도 알려주시고 당장 수강하는데는 별 문제없다고 생각하는데, 시험장에 맥북을 들고 갈 순 없는 노릇이니.. 혹시 맥북으로 공부해 갔을때 발생할 수 있는 문제와 그에 대처방법이 혹시 있을까요?
빅데이터/텍스트마이닝 분석법 (LDA,BERTtopic,감성분석,CONCOR with ChatGPT)
안녕하세요 선생님 제가 LDA분석방법으로 연구를 진행중인데 이 LDA분석 방법의 단점을 개선한 방법으로 딥러닝 방식인 BERTopic 분석 방법이 최근 등장해서 연구논문에 조금씩 등장하는걸 확인했습니다. 그래서 이 분석 방법에 흥미가 생겨 어떻게 할 수 있는지 인터넷, 책 등을 아무리 찾아봐도 직접적으로 연구에 어떻게 적용해서 하는 건지, 딥러닝 방식이라 학습시키는 데이터(말뭉치)는 또 어떻게 준비하는 건지.. 도통 모르겠고 도움을 받을 수 있는 길이 없는거 같아서 답답한 마음에 한번 여쭤봅니다. 혹시 연구논문에 적용가능한 BERTopic 분석 방법에 대한 강의를 올려주실 계획은 없으실지 궁금합니다!
안녕하세요 비전공자 직장인입니다. 퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데, 단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데 이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다. 일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??
선생님, 강의 열심히 보고 있는데 제가 5월 중순부터 시작하면서 조금 일찍 시작했는데도 불구하고 암기 할 게 너~~~~~~무 많아서 큰일입니다 ㅠㅠ 단권화 시키려고 실기용 교재를 샀는데 정말 정말 이것만큼은 꼭! 외우고 가야하는 코드나 문법같은거를 정리해주실 수 있나요? (강의나...파일로) 사실 고득점 합격은 바라지도 않고 60점 턱걸이로라도 너무 붙고싶습니다!
안녕하세요. 루키스 님 강의 너무 잘 듣고 있습니다. 저는 국비로 유니티를 배우고 스타트업에서 1년 근무하다가 더 좋은 환경으로 이직하고 싶어서 언리얼 공부와 전공 지식을 공부하고 있습니다. 제가 목표로 하는 회사는 컴투스, 펄어비스, 스마일게이트 같이 중견급 이상인데요. 현재 준비하려고 하는 우선순위는 아래와 같습니다. 알고리즘(코딩테스트) 프로젝트(기업들의 채용공고에서 기술스택에 있는 내용을 녹여내 만들 예정) CS(면접 대비) 제가 희망하는 직무는 클라이언트이고 관심있는 분야는 그래픽스입니다. 일단 준비해야 하는 것들은 리스트업을 해놨는데 명확한 가이드가 없어서 방황하고 있습니다. (예를 들어 서버에 대한 지식이 어느 정도 잡혀 있어야 할 지...) 특히 프로젝트 부분과 CS 부분에서 클라이언트 직무가 집중해서 알아야 하는 지식을 배우기 위해서 추천해 주실 강의나 서적이 있을까요?
여기서 이런말 쓰는게 의미 없다는걸 알지만... 저는 C#이랑 유니티만 하다가 c++과 언리얼에 대해선 1도 모르는데요, 이 강의가 처음 입니다.. 1회 완강인데.. 이해 안되는게 100가지가 넘는데..이 부분들이 실제로 언리얼 개발을 할 때 많이 쓰이는건가요...? 지금 시점으로는 턱없이 이해가 안돼서 너무 큰 걱정이듭니다.. 특히 JSON직렬화 과정은 이해보다는 따라 쓰는게 많고 다른 부분들도 이해보다는 "그렇구나"라고 생각하는 부분이 너무 많습니다.. 이부분들을 다 이해하고 넘어가야 하나요..?ㅜㅜ
LogAbilitySystem: Error: UAbilitySystemBlueprintLibrary::SendGameplayEventToActor: Invalid ability system component retrieved from Actor BP_TopDownCharacter_C_0. EventTag was Character.Action.AttackHitCheck 히트 판정 기능에서 GA_AttackHitCheck를 발동하지못하고 에러가 납니다. GA_AttackHitCheck와 노티파이 모두 태그는 동일한것을 확인했습니다 저는 맥 환경이라 배포된 프로젝트를 열수없습니다
루키스님 안녕하세요 루키스님의 영상을 보면서 포트폴리오를 만들고 있는 학생입니다. 다름이 아니고 인터넷 서핑을 해도 도저히 해답이 나오지 않아 여쭤봅니다. 다음과 같이 코드를 짰음에도 FCollisionQueryParams 쪽에서 컴파일 불가표시가 나오고 있습니다. animnotifystate 에서 루키스님이 짜주신 코드를 했는데도 이러한 현상이 반복되고 있습니다. 혹시 이에 대한 답을 얻을수 있을까여?
안녕하세요 선생님 빅데이터 분석에 관심이 있어 파이썬을 1도 모르는 상태에서 시작해 현재 선생님의 강의를 통해 많은 도움을 받고 있습니다. 현재 텍스트 마이닝 분석 방법으로 쓴 논문들을 보면 쇼핑몰 댓글 부터 해서 각종 SNS(페이스북, 인스타그램 등)의 댓글을 분석한 논문들을 많이 살펴볼 수 있는데 현재 파이썬 초보로서 데이터를 수집하는 과정(웹크롤링)이 제일 중요하고도 어려운 것 같습니다. 현재 텍스톰이나 빅카인즈 같은 웹사이트를 이용하는 것 말고 파이썬 으로 다양한 데이터를 직접 웹크롤링 해서 데이터를 수집하는 방법을 집중적으로 다룬 강의는 거의 찾아보기 어렵더라구요..ㅠㅠ 블로그 등에 검색해보면 코드가 공개된 것도 있지만 여기저기 코드 방식이 다 다양하고 막상 적용해서 실행해보면 또 에러 생기고 이유는 모르겠고 답답하더라구요. SNS 채널 및 쇼핑몰 댓글 등을 웹크롤링 하는 과정을 하나하나 다 보여주는 강의가 있으면 좋겠다고 생각하고 있는데 혹시 이렇게 여러 채널의 웹크롤링 과정만 다룬 강의를 올려주실 계획은 없으신지요?
우리가 Unreal Project 생성시 알아야 하는 부분이 있습니다. 프로젝트 생성 절대 경로상에 한글, 띄어쓰기, 숫자가 있는 것이 있으면 안됩니다. 즉. 01_Unreal Engine X 언리얼엔진01 X 언리얼ENgine X 폴더 명 For Project Unreal X 위처럼 작성시 언리얼이 해당 경로를 찾을 수 없습니다. 간단히 생각해보면 쉬운데, 우리가 언리얼 에서 헤더 부분을 잘 보시면 됩니다. 헤더부분에 띄어쓰기가 되어있거나. 한글로 적힌 부분이 없습니다. 애초에 한글이나. 띄어쓰기가 있을 경우나 숫자가 먼저 나오는 폴더경로에 있을경우 언리얼 프로젝트가 해당 파일을 찾을 수 없게 됩니다. 혹시나 build 에러가 뜨시거나 한다면 먼저 경로 설정을 확인해 보세요! Live Coding Unreal Engine 5 부터는 Live Coding이라는게 들어가 있습니다. 이전 4에서는 C++에서 빌드후 돌아왔을때 에디터 창이 크래시 나게 되면 피치 못하게 저장이 안되서 날라가는 경우도 있었고, 크래쉬가 나게되어 문제의 원인을 찾지 못하면 프로젝트를 못열고 문제가 되는 부분을 찾아서 코드 수정 후 빌드해서 다시 열거나 프로젝트를 이전 백업파일을 가져와서 열어야 하던 시절이 있었습니다. 라이브코딩은 해당 문제에 대한 부분을 찾아주고 에디터로 오는 특정 문제 되는 부분을 조금 예방할 수 있다는 게 있습니다. 하단에 이렇게 눌러서 하거나. 하단 창 우측에 이렇게 라이브 코딩을 바로 실행할 수 있게되어 있습니다. 이전 처럼 작업이 라이브코딩 없이 Visual studio상 빌드로만 하시는게 편하시거나. 디버깅 할 때 라이브코딩 충돌을 일으키므로 이렇게 점 있는 부분에 속성 부분에서 Enable Live Coding을 꺼서 사용도 가능합니다.
