강사님 uv setting 대로 실습을 진행하는 도중에 아카이브 tool 호출 시 아래의 에러가 발생했습니다. AttributeError: 'Search' object has no attribute 'results' uv add "arxiv<2.4.1" 로 다운그레이드 해서 해결했습니다. 혹시나 동일한 에러가 나시는 분들을 위해 남겨둡니다.
안녕하세요 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다. 다차원 배열이랑 가변 배열 파트를 복습하다가 인덱스 해석 순서랑 반복문 매칭이 헷갈리는 부분이 생겨서 질문 남깁니다. 강의에서 3차원 배열을 순회할 때 가장 안쪽 루프가 '높이'에 해당한다고 설명해 주셨는데, 제가 직접 코드를 짜서 출력해 보니까 조금 헷갈리는 부분이 있습니다. 제가 테스트해 본 전체 코드는 다음과 같습니다. public class ArrayTest { public static void main(String[] args) { int[][][] sheet = new int[2][3][4]; int count = 1; for (int i = 0; i < sheet.length; i++) { for (int j = 0; j < sheet[i].length; j++) { for (int k = 0; k < sheet[i][j].length; k++) { sheet[i][j][k] = count++; } } } for (int i = 0; i < sheet.length; i++) { System.out.println("=== [시트 " + i + "] ==="); for (int j = 0; j < sheet[i].length; j++) { for (int k = 0; k < sheet[i][j].length; k++) { System.out.print(sheet[i][j][k] + "\t"); } System.out.println(); } System.out.println(); } } } 이 코드를 실행해 보면 가장 안쪽 루프인 k가 돌 때 숫자가 위로 쌓이는 게 아니라, 왼쪽에서 오른쪽으로 평평하게 가로 줄(열)을 그리면서 출력이 되더라고요. 그리고 가장 바깥쪽 루프인 i가 바뀔 때 시트가 전환되는 것을 확인했습니다. 특히 같이 알려주신 가변 배열(Jagged Array) 개념을 여기에 대입해 보니까 더 헷갈리는데요. 자바는 new int[2][][]; 처럼 각 행마다 열의 크기를 다르게 지정할 수 있는 구조인데, 행마다 방 개수가 제각각인 상황에서 가장 안쪽 루프를 '높이'라고 생각하면 가변 배열의 형태가 머릿속으로 잘 매칭이 안 되어서요. 자바 메모리 구조상 공간적인 높이라는 비유보단, 엑셀로 따지면 처음 게 시트고 두 번째가 행, 마지막이 열이라고 생각하는 게 코드상으로나 가변 배열 구조상으로나 더 자연스러워 보이는데 제가 놓친 디테일이 있을까요? 제가 자바의 다차원 배열 메커니즘을 오해하고 있는 부분이 있는 건지, 아니면 세로-가로-높이 비유를 코드에 대입할 때 제가 놓친 디테일이 있는지 궁금합니다. 확인해 주시면 감사하겠습니다!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 기출 풀어보면 C를 안 붙이고, object도 자연스럽게 변환된다고 하셨는데, 연습할 때 gender에 C를 붙였던 경험이 있습니다. 혹시 언제 붙이고 언제 안 붙이는지 알 수 있을까욤..?
빅데이터분석기사 실기체험에서 작업형 제2유형을 회귀 실습해보고 있는데. 에러가 나는데 이유를 전혀모르겠어요. import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") target = train.pop('총구매액') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit (train, target) p = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':p}) submit.to _csv("result.csv", index=False) print(submit.head()) 에러) Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 38, in <module> p = model.predict(test) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_ forest.py ", line 1063, in predict X = self._validate_X_predict(X) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_ forest.py ", line 641, in validate X_predict X = self._validate_data( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ base.py ", line 608, in validate data self._check_feature_names(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ base.py ", line 535, in check feature_names raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names seen at fit time, yet now missing: - 주구매상품_소형가전
안녕하세요. 좋은 강의 잘 들었습니다. 몇가지 문의 드립니다. aevaluate 이 정상적이지 않아서 evaluate를 사용하는데, evaluate를 사용할때 wrapper 를 안쓰면 최종결과를 얻지 못할수 있어서 wrapper 를 사용한다고 하셨는데요. evaluate 의 첫번째 파라미터는 함수를 넘겨야 하니 run_agent_to_completion 를 자연스럽게 만들게 되지 않나요? run_agent_to_completion 를 안쓴다면 어떤식으로 evaluate 코드를 작성하게 되는지 궁금합니다. agent 에 따라, 질문에 대해 바로 답을 주는게 아니라 HITL 을 발생시키고, 사용자의 추가 정보에 따라 최종 답변을 주는 agent 가 있을수 있습니다. 이 경우 어떤식으로 평가를 하면 좋을까요? 강의에 사용하셨던 영상에서 몇몇 부분 링크를 참고하라고 하셨는데, 링크 정보를 어디서 얻을수 있을까요? 예를들면 아래와 같은 부분 입니다. (강의소개에 적어주신 노션과 깃헙에서는 못찾아서 여쭤봅니다.) 2강 - 4분 10초 경 Amazon 링크 4강 - 1분 8초 경 세일즈포스트 링크 " '운영에 배포할만한 가치가 있는 agent 인가?'를 평가한다 "는 말이 기억에 남습니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 실기시험 응시 가이드를 보면 제2유형은 pred 컬럼 하나만 생성한다고 적혀있는데, 이러면 다중분류의 roc-auc 문제는 나올 확률이 거의 없다고 봐도 될까요?
안녕하세요 작업형 2에서 분류 문제 시, 범주끼리 수 차이가 크면 stratify나 class_weight를 설정하는데 분류문제에서는 무조건 설정하는 것이 좋을까요?? 아니면 다른 하이퍼파라미터 튜닝도 제외해야 할지 고민입니다.. 저번 시험 후기를 보니 오히려 아무것도 설정하지 않은 상태가 더 점수가 높게 나왔다고 하여 고민입니다 ㅜㅜ
안녕하세요. 현재 수강 중인 강의의 수강 기간 연장 가능 여부를 문의드립니다. 처음 강의를 신청했을 때는 이번 회차 시험에 맞춰 끝까지 수강하고 응시하는 것을 목표로 했으나 학업 일정과 개인 일정이 겹치면서 계획했던 만큼 충분히 수강하지 못했습니다. 그 결과 아직 진도율이 많이 부족하고 강의와 문제풀이를 제대로 정리하지 못한 상태라 이번 회차 시험에서는 합격이 쉽지 않을 것 같다고 판단하고 있습니다. 다만 수강한 부분만으로도 개념을 잡는 데 도움이 되었고 강의 흐름에 맞춰 끝까지 따라가면 혼자 준비하는 것보다 훨씬 체계적으로 정리할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 가능하시다면 이번 한 번만 다음 회차 시험 준비 기간까지 수강 기간을 연장해 주실 수 있을지 부탁드립니다. 물론 수강 기간 연장이 당연한 요청이 아니라는 점은 잘 알고 있습니다. 연장해 주신다면 남은 강의를 끝까지 수강하고 부족한 부분을 보완하여 다음 시험에는 좋은 결과를 낼 수 있도록 성실히 준비하겠습니다. 바쁘시겠지만 한 번만 검토해 주시면 정말 감사하겠습니다. 감사합니다. 메일 주소: kjm69451@naver.com