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?
JobListener 를 구현하면서 동적으로 executionContext 를 밀어 넣을때 설명이 내가 이해한게 맞다면 오타가 발생한 듯 하다. 이렇게 InfiltrationPlanListener를 JobBuilder 의 listener() 메서드로 등록해주면 beforeStep() 메서드에서 동적으로 생성한 데이터를 각 Step에서 참조할 준비가 완료된다. 해당 문구의 작업은 JobExecutionListener 로 동작한 부분으로 beforeStep 이 아닌 beforeJob 에 의해서 동적으로 생성되는게 맞지 아니한가?!
1. retries가 Integer.MAX_VALUE로 설정되는 이유? 아래와 같은 이유로 retries가 Integer.MAX_VALUE로 설정되는 것인지 궁금합니다. 멱등성 프로듀서는 각 파티션 단위에서만 멱등성이 보장되는 것으로 알고 있습니다. (SID를 브로커의 메모리에 저장하기 때문에) 레코드에 key가 없고 라운드로빈으로 파티션을 결정하는 형태라는 가정하에서, 강의에서 소개해주신 예제(프로듀서가 레코드를 정상적으로 보냈으나 네트워크 이슈 등으로 ack를 받지 못한 케이스)를 생각해봤을 때, retries를 Integer_MAX_VALUE로 설정한 이유는 다른 파티션으로 레코드를 보내는 상황을 막기 위함인 건가요? 위 예제의 강의 자료내 그림에 대해서도 질문이 있는데, ack를 받지 못했을 때 send()를 통해 다시 보내는 것처럼 그림이 되어 있는데, 이것이 실제로 프로듀서가 다시 send() 하는 것을 의미하신 건지, retry를 의미하신 건지 궁금합니다. 2. retries를 Integer.MAX_VALUE로 설정되어도 괜찮은가요? 네트워크 순단 등은 괜찮을 것 같은데 애플리케이션과 카프카 브로커 간 장기적인 네트워크 문제가 발생한다면 retries Integer.MAX_VALUE 설정은 단일실패지점이 되지 않을까 싶은 생각이 들었습니다.(데이터 정합성도 중요하지만 애플리케이션에서 다른 여러 서비스를 운영하고 있을 경우 서비스의 지속성이 더 중요할 경우) 이런 점을 고려하여 멱등성 프로듀서를 사용할 때는 애플리케이션 내에서 프로듀서를 별도의 스레드 풀로 관리하는 비동기 처리, 비동기 큐 관리(Backpressure 등)을 반드시 마련해야하는지 궁금합니다.
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?
킬구형 ㅎㅇ 요즘 형 spring-batch 오픈소스 이슈에서 잘 보고 있어. 진짜 형 대단한 거 같아. 형 그런데 나는 궁금한 게 있어 일단 이번에 나도 간단한 오타 수정으로 기여를 하기는 했는데 나도 이슈를 한번 찾아보고 싶은데 감이 안 잡혀서 형은 보통 이슈를 어떻게 찾는지, 아니면 오픈소스를 볼 때 팁 같은 게 있는지 궁금해.