안녕하세요. 하이퍼파라미터 튜닝 관련 질문있습니다. 강의에서는 XGBClassifier 하이퍼파라미터 튜닝값 의 기본값이 max_depth=3, learning_rate=0.1 이라고 말씀해주셨어요. 제 학습환경도 동일하게 코랩인데, 기본값이 다른 것 같아요. 결과를 비교해보니, 저는 max_depth=6, learning_rate=0.3이 기본값인 것 같고, gpt에 물어봐도 동일한 답변이 나옵니다. (아래 gpt답변 참고) 강의 촬영시점과 달라서 그런걸까요? 시험환경에서는 기본값이 또 다를까요? 그러면 시험환경에서는 기본값 의존하지말고 그냥 하나하나 값을 직접 찍어보는게 좋을까요?
가끔 문제가 있긴 했지만 잘 해결하고 드디어 완강하여 워크플로우를 완성했습니다. 정말 감사합니다. 근데 이미지와 비디오 개수를 늘리고 싶은데요. 워크플로우가 너무 복잡하고 제가 코딩이나 컴퓨터 지식이 많지 않다보니 어떤 노드를 수정해야 될지 잘 감이오지 않아서요. 혹시 알려주실 수 있을까요?
listbox = [15, 46, 78, 24, 56] def min_max(data): mi = min(data) ma = max(data) return mi, ma a, b = min_max(listbox) print(a,b) --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-3854204748.py in <cell line: 0>() 5 return mi, ma 6 ----> 7 a, b = min_max(listbox) 8 print(a,b) /tmp/ipython-input-3854204748.py in min_max(data) 2 def min_max(data): 3 mi = min(data) ----> 4 ma = max(data) 5 return mi, ma 6 TypeError: max() takes 0 positional arguments but 1 was given학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 최대값, 최소값 구하는데 쌤하고 똑같이 했는데 왜 오류가 나지요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 melt함수에서 [ ] 대괄호를 붙인것도 안붙인 것도 있는데, id_vars는 꼭 붙인다 처럼 정해진 것이 있나요? var_name value_vars value_name
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 target 값이 문자형일 경우 양성 레이블을 설정해줘야 하는 평가지표는 f1 score 밖에 없는 건가요?
✅ 모든 질문들은 슬랙 채널에서 답변드리고 있습니다. 💡 ”로펀의 인프런 상담소” 슬랙 채널 가입하기 💡 평일중에는 퇴근 이후(저녁 7시)에 답변을 받아보실 수 있고, 주말중에는 상시 답변드리고 있습니다. 강의화면에서 코드를 읽는데 클릭하실 때 화면이 울렁거려 심히 신경쓰이고 더구나 클릭하면 주변 크기가 늘어나는게 아니라 오히려 줄어드니까 글 읽기가 더 힘드네요...반드시 개선해주셨으면 합니다.
실제 시험에서 너무 정확한 점수(높은)가 나오면 과적합을 의심해야 할까요? import pandas as pd # 다중분류 문제 train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_test.csv") target = train.pop('Drug') # train, test 둘다 결측치 없고, 종류수 같음 cols = train.select_dtypes(include='object').columns # baseline # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols, axis=1) # one-hot # train = pd.get_dummies(train, columns = cols) # test = pd.get_dummies(test, columns = cols) # Label from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 학습 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 ) # 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 모델 성능평가 from sklearn.metrics import f1_score score = f1_score(y_val, pred, average='macro') print("F1 Score: ", score) # baseline F1 Score: 0.5535714285714286 # one-hot F1 Score: 0.8809523809523809 # Label F1 Score: 1.0 # 모델 예측 pred = model.predict(test) pd.DataFrame({ 'pred': pred }).to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv')
필기 합격하고 실기 준비에 답답했었는데 강사님 덕분에 빅분기 실기 재밌게 잘 준비하고 있습니다. 실기 체험환경에서 유형3을 하고 있는데요. 회귀분석에서 새로운 값을 가정했을 때, 신뢰구간과 예측구간을 묻는 문제에서 print(pred.summary_frame()) 이것의 결과값이 길어서 중간에 '...' 으로 나오는데 전부 다 보려면 어떻게 해야 되나요 강의 어느 부분에서 방법을 말씀해 주셨었는데 강의 어느부분인지 기억이 안나요..
안녕하세요. 목차를 살펴보다가 이상한 점을 발견해서 문의합니다. (책 맨 앞의 목차가 아니라 "목차 메뉴"의 출력이 이상해서 문의합니다.) 저는 알라딘에서 전차잭으로 구매했는데 홈페이지 상세 페이지에서는 순서가 제대로 잘 나와있는 것 같은데... 제 전자책에서는 목차가 이상하게 출력됩니다. 챕터10 -> 파트4(300페이지) 챕터14~17까지 순서대로 나오다가 -> 챕터 11~13까지 나옵니다. 이건 해당 구매처로 문의해야 하는 걸까요?
make category에서 TitleAI 제목을 끌어오는 게 오류가 계속 나서 앞단계인 category2.json 문제인가 싶어서 그거랑 함께 AI에게 물어보는 과정에서도 해결이 안되어서요 ㅠ 1) TitleAI 블로그 제목 부분 끌어왔을때 인식안되어서 Execute 누르면 처음부터 끝까지 계속 돌려야 하고... 토큰 아낄겸 pin 해놓았더니, pin 되어서 안된다고 하는데요 ㅠㅠ 2) TItleAI 부분은 왜 인식이 안되는걸까요? 3) 이렇게 단계별로만 확인하고 싶은데 왜 이건 개별단계로 안되고 매번 처음부터 테스트 해야할까요? ㅠㅠ --- 에러 메시지입니다 Paired item data for item from node 'Category2.Json' is unavailable. Ensure 'Category2.Json' is providing the required output. An expression here won't work because it uses .item and n8n can't figure out the matching item. You can either: Add the missing information to the node 'Category2.Json' Or use .first(), .last() or .all()[index] instead of .item Error details Other info Item Index 0 In or underneath Parameter Messages > Values Node type @n8n/n8n-nodes-langchain.openAi Node version 2 (Latest) n8n version 1.119.1 (Self Hosted) Time 2025. 11. 14. 오후 6:15:07 Cause detailed Missing pairedItem data (node 'Category2.Json' probably didn't supply it) Stack trace NodeOperationError: Paired item data for item from node 'Category2.Json' is unavailable. Ensure 'Category2.Json' is providing the required output. at ExecuteContext.router (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/@n8n+n8n-nodes-langchain@file+packages+@n8n+nodes-langchain_ec7fbe0da3d2dc5c86e61be805f9ba74/node_modules/@n8n/n8n-nodes-langchain/nodes/vendors/OpenAi/v2/actions/router.ts:84:10) at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:105:5) at ExecuteContext.execute (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/@n8n+n8n-nodes-langchain@file+packages+@n8n+nodes-langchain_ec7fbe0da3d2dc5c86e61be805f9ba74/node_modules/@n8n/n8n-nodes-langchain/nodes/vendors/OpenAi/v2/OpenAiV2.node.ts:89:10) at WorkflowExecute.executeNode (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/n8n-core@file+packages+core_@opentelemetry+api@1.9.0_@opentelemetry+sdk-trace-base@1.30_08b575bec2313d5d8a4cc75358971443/node_modules/n8n-core/src/execution-engine/workflow-execute.ts:1093:8) at WorkflowExecute.runNode (/usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/n8n-core@file+packages+core_@opentelemetry+api@1.9.0_@opentelemetry+sdk-trace-base@1.30_08b575bec2313d5d8a4cc75358971443/node_modules/n8n-core/src/execution-engine/workflow-execute.ts:1274:11) at /usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/n8n-core@file+packages+core_@opentelemetry+api@1.9.0_@opentelemetry+sdk-trace-base@1.30_08b575bec2313d5d8a4cc75358971443/node_modules/n8n-core/src/execution-engine/workflow-execute.ts:1708:27 at /usr/local/lib/node_modules/n8n/node_modules/.pnpm/n8n-core@file+packages+core_@opentelemetry+api@1.9.0_@opentelemetry+sdk-trace-base@1.30_08b575bec2313d5d8a4cc75358971443/node_modules/n8n-core/src/execution-engine/workflow-execute.ts:2324:11
