학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래처럼 concat으로 한 이후에는 model_selection시에 train_oh와 test_oh가 더 나오진 않나요?? X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train_oh, target, ,,) 이 되지는 않는지요?? print(train.shape, test.shape) data = pd.concat([train, test], axis=0) data_oh = pd.get_dummies(data) train_oh = data_oh.iloc[:len(train)].copy() test_oh = data_oh.iloc[len(train):].copy() print(train_oh.shape, test_oh.shape)
class Car { String model; int year; Car() { System.out.println("Car constructor"); } void start() { System.out.println(model + " start"); } void stop() { System.out.println(model + " stop"); } } class ElectricCar extends Car { ElectricCar() { System.out.println("ElectricCar constructor"); } void stop() { System.out.println(model + " stop and power down"); } void checkBattery() { System.out.println(model + " check battery"); } } public class Main { public static void main(String[] args) { ElectricCar eCar = new ElectricCar(); eCar.model = "Tesla Model 3"; eCar.year = 2021; eCar.start(); eCar.stop(); eCar.checkBattery(); } } 위 예제는 다른 예제인데요. checkBattery() { System.out.println(model + " check battery"); } } 이 부분은 부모 클래스에 함께 가지고 있지 않은데 이건 다른건가요? 제가 의심하는걸로는 업캐스팅 문제 예시 8번에 나와있는건 public void고, 저 문제에서는 그냥 void인데 pubilc 유무와 관련이 있을까요?
6:03초 따옴표 가 언제 나오고 언제 안나오는지 궁금합니다 print (my -dict.get("name")) 함수는 따옴표가 왜 안나오는지 궁금합니다 혹시 리스트로 출력할때만 따옴표가 나오는건가요? 그리고 쌍따옴표가 아니라 그냥 따옴표 인가요? 쌍따옴표가 나올경우 어떤 경우에 나오는 건가요? 궁금합니다..
도메인 모델을 만들기 위해서는 Domain Expert에게서 듣고 배워야 한다고 말씀하셨는데, 이들의 정확한 역할이 잘 이해가 가지 않습니다. 온라인 서점을 예로 들자면 제 머리속에 상상되는 Domain Expert는 실제 서점을 운영하는 사장님이 떠오르는데 강의에서는 회사에서 해당 일을 오랫동안 해 오신 분이나, 관련된 시스템을 개발해 본 경험이 있는 시니어 개발자 같은 사람을 Domain Expert라고 말씀 주셨습니다. 그렇다는건 Domain Expert 라는 역할은 이 회사가 개발하고 있는 서비스를 가장 잘 알고 있는 사람 (그것이 개발자가 되었든, 디자이너, po와 같은 비 개발자가 되었든)이라고 이해해도 되는 것일까요?
안녕하세요. EDA 단계에서 수치형컬럼들의 기초통계량을 해보니 SeniorCitizen이 0과 1로 나뉘어있는거 같아 변수 확인 후, 해당 컬럼을 범주형으로 변환 후, 작업하였는데 이렇게 변경하여 작업해도 괜찮을까요 ? 범주형으로 변경 후, 작업하였을 때 # 원핫인코딩 : 946.3475544795037 946.7024808036148 # 레이블인코딩 : 951.0960435538027 952.7925407798712 다음과 같이 결과 값이 나왔습니다. 감사합니다 :)
# your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") cols1 = df.columns[df.isnull().sum() >= len(df) * 0.3] df = df.dropna(subset=cols1) cols2 = df.columns[(df.isnull().sum() < len(df) * 0.3) & (df.isnull().sum() >= len(df) * 0.2)] for col in cols2: df[col] = df[col].fillna(df[col].mode()[0]) print(sum(df['f3'] == 'gold')) 문제에서 결측치가 30% 이상인 컬럼을 찾으라 했는데, 저는 이렇게 조건에 해당하는 컬럼들을 리스트 형태로 구해서 subset에 넘겨주었는데, 선생님 풀이를 보니 subset=['f1'] 이런 식으로 조건에 해당하는 컬럼의 이름을 직접 명시하셨더라구요..! 이런 문제를 풀 때 조건문을 이용해서 조건에 해당하는 컬럼들을 일괄적으로 선택할 필요는 없나요? 제가 아직 이 시험의 문제 유형을 잘 파악하지 못했는데, 이 시험이 혹시 코딩테스트를 예로 들면 "2+3의 값을 출력하시오" 라는 문제의 답을 print(2+3)이 아닌 print(5)로 써도 답은 맞으니 정답 처리가 되는 방식인가요? 감사합니다.
안녕하세요. Child()에 명시적으로 부모 생성자를 호출하는 문구가 있어서 [Parent: 5 [Parent default 가 호출되는 것 이해했습니다. 그럼 Child(){ 안에 super()가 없고, this.display()부터 시작하는 상태라도 출력값은 동일한가요? 자식 생성자 생성 전에 부모 생성자 먼저 생성돼야 하고, 부모 클래스에 기본 생성자가 정의되어 있으니까요. 감사합니다.
2유형 개념 강의 중 classification(분류) 문제 질문있습니다. label 인코딩 할 때 범주형 자료를 선택하기 위해 cols = train.select _dtypes(include='object')를 사용한다고 했습니다. 그 후 Min-Max 스케일링을 진행할 때 강의에서는 리스트 형태로 cols 변수에 직접 수치형 컬럼을 입력했지만 cols = train. select _dtypes (exclude= 'object' ) 또는 include=['int','float'] 으로도 선택할 수 있을 것을 것이라 생각해서 실행했더니 에러가 발생합니다. ValueError : Boolean array expected for the condition, not int64 제 방법대로 진행했을 때 cols에 선택된 데이터를 보면 강의에서 직접 리스트 형태로 입력한 컬럼에 추가로 'id' 컬럼이 더 선택된 것으로 보입니다. 이렇게 진행했을 때 왜 에러가 발생하는지, 에러가 발생하지 않아도 id 컬럼이 추가로 선택된 상태로 진행했을 때 문제가 있는지 질문 드립니다! 강의 내용 cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week'] def get_data(): train_copy = train.copy() test_copy = test.copy() return train_copy, test_copy train_copy, test_copy = get_data() from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() display(train_copy[cols].head(2)) train_copy[cols] = scaler.fit_transform(train_copy[cols]) test_copy[cols] = scaler.transform(test_copy[cols]) display(train_copy[cols].head(2)) 제 코딩 내용은 위 코드에서 cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week'] 부분을 cols = train.select_dtypes(include=['int','float']) 또는 cols = train.select_dtypes(exclude='object') 이렇게 바꿨습니다
