문제 1번에서 상위 10개 데이터라고 하는데, 언젠가 풀어본 문제에서 "상위 10개"가 값이 큰 순서대로 상위 10개가 아니라, 그냥 주어진 데이터에서 상위 10개를 뽑는 경우가 있었어서 처음에 풀 때 그냥 주어진 값에서 index 0~9까지를 추출했습니다. 근데 풀이내용을 보니, 내림 차순 후 진행하시더라구요...혹시 실제 문제에서 이런 오해의 소지가 있을만한 건 없을까요?
강의를 해주시면서 XGBoost RandomForeset LGBM 위 모델에 대한 설명이 주를 이루고 있는데 해당 모델은 모두 분류,회귀 모두 사용 가능한걸로 알고 있습니다. (제가 이해한 게 맞나요?) 다른 모델들도 포함해서 시험장에 총 2개의 모델로만 활용을 하고싶은데 어떤 모델을 추천하시는지 궁금합니다.
lightgbm 실행하면 결과값은 나오는데, 그 밑에 경고가 나옵니다. 뭐가 잘못된건가요.. 아님 경고 무시고 제출해도 상관 없는건가요 # lightgbm from lightgbm import LGBMClassifier model = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) pred_proba = model.predict_proba(X_val) roc_auc_score: 0.9431438127090301 /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/sklearn/utils/validation.py:2739: UserWarning: X does not have valid feature names, but LGBMClassifier was fitted with feature names warnings.warn(
인코딩 시 베이직모델, 레이블인코딩, 원핫인코딩 등 여러가지가 있는데 제일 좋은건 전부 비교해서 결과를 따져보고 선택하는거지만 그런거에 자신이 없다고 할때 하나만 선택해서 해도 만점받는데 문제없나요? 만약 문제없다면 어떤걸로 선택해서 인코딩하는게 가장 무난할지 추천부탁드립니다. 모델 선택할 때 랜덤포레스트, xgboost 등 여러가지가 있는데 랜덤포레스트 하나만 밀어도 만점받는데 문제없을까요?
해당 강의에서 진행한 postgres_loader DAG를 돌리면 자꾸 sample_table이 존재하지 않는다는 에러가 발생해서 질문 남깁니다. 도커에서 설치해서 사용하고 있고 postgres 설치가 잘못된 것 같은데 다른 질문들 보면서 이것저것 수정을 해서 더 잘 모르겠습니다 ㅠㅠ +) postgres 설치부터 잘못된 것 같은데.. 해결방법 좀 알려주세요!
수익형 AI 강의 들으면서 다 설치한 상태인데, 나만의 RAG 시스템 강의 따라가려고 하니 수익형 AI 강의에서는 설치하지 않았던 docker desktop 을 이번 강의에서는 초반에 설치를 하던데, 그대로 하면 될까요? docker desktop 설치한다고 해서 기존에 해뒀던거에 영향이 가진 않겠지요?
안녕하세요 예시문제 작업형1 강의 듣고 있는데 이것저것 연습겸 클릭하고 있는데 문제풀이에서 하다가 답안 메뉴 다시 갔다가 다시 문제풀이로 돌아오니 코드 작성한게 다 날라갔더라고요.. 저장버튼이 활성화되지 않던데.. 저장하려면 어떻게 해야하죠? 실제 시험칠때도 문제풀이 저장하는게 가능한지 궁금합니다 감사합니다