보통 분류를 쓸지 회귀를 쓸지 정할때 문제를 보고 평가지표를 통해서 판단을 했는데, 주어진 평가지표가 없기도 하고 타겟이 확률이라 연속형이라 생각해 회귀로 진행했는데 분류모델로 진행하는 문제였네요 평가지표를 안준다면 분류와 회귀중 어떤것을, 그리고 평가지표 하나를 어떻게 선택하는게 맞을까요?
찜한 목록 조회나 찜하기 등에서 궁금한 점이 생겼는데요. 찜한 목록 자체가 찜한 상품 목록일텐데 그렇다면 찜 목록 조회 시 찜한 "상품" 데이터 목록을 응답해주어야 하는게 아닌가요? 상품의 아이디만 반환해주고 클라이언트에서는 해당 상품 id 목록으로 상품 목록을 재 조회하는 등의 방식으로 설계하신건지... 궁금합니다. 또 찜하기에서는 상품이 실제 존재하는 상품인지에 대한 검증이 없는 것 같은데 이 내용은 상품의 개념이기에 표현되지 않은 것일까요? 실제 존재하는 상품에 대해서만 찜하기가 가능하다. 라는 내용또한 개념으로 작용할 수 있는 것일까요?
y_train = train.pop("income") 선생님 따라서 이렇게 했는데 저는 밑처럼 오류가 나오더라구요ㅠ 원인이 무엇일까요 --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'income' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 4 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) -> 3812 raise KeyError(key) from err 3813 except TypeError: 3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise KeyError: 'income'
안녕하세요 강의 듣고 있는데 왕초보라 그런지.. 많이 생소하네요..ㅠ 일단 한번 쭉~~~ 듣는 것이 나은 걸까요? 판다스 강의 관련 질문드립니다 1. 판다스에서 시리즈 만들 때 예를 들어 비빔밥, 김치찌개, 된장찌개 했으을 때, 저는맨 위에 열부분에 0이 안나오는데 상관 없나요? 2. 데이터프레임 만들 때 딕셔너리값 넣을 때 들여쓰기랑 마지막줄에 })할때는 들여쓰기없이 바로 적던데 이런것들,,, 즉 들여쓰기하고 안하고 이런것도 맞춰야하는 건가요? 3. 판다스에서 시리즈 데이터프레임만들고 마지막 줄에 menu, price, df 도출할때 print(menu), print(price)~ 처럼 print 안적어도되나요? 시험장에서도 그냥 df만 적어도 실행되나요? 4. df ['메뉴']랑 df[['메뉴']]가 보기에는 같은데 뭐가 다른가요? 5. 항목종류, 항목별 개수 ~.value_counts할때는 print를 꼭 써야하나요? 6. 인덱싱 행(가로)을 하면,, 열의 형식(세로)로 나오는건가요? 7. 컬럼 추가할 때는 df['할인가'] = df['가격'] * (1-discount) 이렇게 했던 것 같은데... 행 추가할때는 df.loc~~ 를 사용하는건가요? 행 추가할때 딕셔너리, loc말고 그냥 리스트 추가할때 loc안쓰고 df['~~~']= ['라떼,'아메리카노','쥬스'] 해도되나요? 8. # 이벤트가 전체 1000으로 변경 df.loc[1:2, '이벤트가'] = 1000 df.head() 여기서 1:2가 인덱스1, 인덱스2가 선택되던데,, 1:3 이렇게 적는건 아닌가요?맨 마지막은 포함안되는 것 같아서요 두서없이 질문드려 죄송합니다.. 좋은 강의 감사합니다
1. 작업형1모의문제 3에서 print(df['f3'].sum()) 이렇게 했더니 133말고 뒤에 나오는 문장은 무슨 뜻인가요? 133 /tmp/ ipython-input-831591789.py:13 : FutureWarning: Downcasting behavior in replace is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call result.infer_objects(copy=False) . To opt-in to the future behavior, set pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True) df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) 2. df.head() 와 diplay(df.head())는 다른건가요? 3. 작업형 1 모의3 9번 문제에서 df = df.groupby('month').count() df.sort_values('subscribed').index[0] 하니까 저는 np.int32(11) 이렇게 나오는데 11앞에 이건 왜 나오는거죠? 4. 빅분기 시험 환경에서 시프트 엔터 누르니까 밑에 한줄이 생성되던데.. 실행버튼을 마우스로 누르는 방법 뿐인가요? 5. 작업형1모의고사 3번 문제에서 (복사가 안되네요ㅠ) 실행결과값에서 >smoothness error 밑에 행이랑 컬럼이 쭉~~ 더 나오는데 저는 왜 이런것들이 나오는거죠?ㅠ 감사합니다
안녕하세요!~! 이건 주문 뿐 아니라 다양한 개념에서도 할 수 있는 질문인 것 같은데요~! OrderController 에서 요청을 처리하기 위해 어쩔 수 없이 cartService 를 알고 의존하고 있는데 (개념격벽에서는 차단), 개념간 격벽의 관점에서 OrderController는 order 에 관한 개념이 아닌 것인지 궁금합니다. Controller 단계에서 여러 Service를 조합하는 코드 스타일로 작성하셨다고 했는데, 만약 Controller 에서는 깔끔한 하나의 OrderFacade(?) 의 메서드만 호출하고 Facade 안에서 여러 서비스를 조합해 기능을 수행한다고 했을 때, 이 OrderFacade 는 Order 개념으로 치지 않는 것인지도 궁금해용. NewOrder 는 Cart 에서 cart.toNewOrder() 로 바로 만들고 있잖아요? 결론적으로 Cart 가 Order 를 의존하는 방향이 되어 버리는데 혹시 Cart 가 Order 를 의존하는 것을 의도하신 것인지 궁금합니다. 개념 정리 강의에서 그려주신 그림을 보면 Product <-- Order Product <-- Cart 이렇게 Product 에 Order 와 Cart 가 의존하고 있는 모습인데, 위에 제가 말씀드린 로직에서는 Order <-- Cart 의존 화살표도 추가해야 맞을 것 같은데 혹시 제가 잘못 이해한 것인지 궁금합니다..! 추가로, Product <-- Order Product <-- Cart 이 의존 방향을 그대로 지키려면,, cart.toProductWithQuantitys() 로 카트를 프로덕트로 변환 후에 NewOrder.fromProductWithQuantitys() 로 프로덕트를 오더로 생성하는 것이 의존 방향이 깔끔하게 맞지 않나 생각이 들어용, 혹시 이건 어떻게 생각하시는지 궁금합니다. 제 생각에는,, 이렇게 복잡해질 바에야 Order 에서 Product 와 함께 Cart도 같이 알고 있는 것이 좀 더 간단해지지 않을까 하네용.. (지금 코드 처럼) 현업에서 기존 짜파게티 코드 위에서 개발하다 보니,, 의존 방향에 크게 신경쓰지 않고 직관으로만 개발해왔는데요,, (from~~() , to~~() 남발..ㅎㅎ) 제미니님 강의를 들으면서 안일하게 생각하고 있던 부분을 다시 한 번 생각해보게 된 것 같습니다. 항상 감사해요~~
상품 목록 조회하는 부분이 지금은 응답과 테이블까지 필드가 모두 같은 형태라 간단한 것 같은데, 함께 보여줘야 할 데이터가 더 많은 경우에는 어떻게 처리하시나요? 예를 들어 상품 카드위에 세일 정보가 있을 수도 있고, 해당 상품이 현재까지 팔린 갯수를 카드 위에 표시해야 할 수도 있을 것 같습니다. 아래는 제가 생각해본 방안입니다. 서비스 컬렉션 조회 함수에서 함께 조립 단점: 단일 객체가 아닌 컬렉션이기에 데이터 매핑과 조립을 위한 로직이 굉장히 길어질 수 있다. (비즈니스 로직이 아닌 느낌), 또한 개념객체를 반환하는 것이 아닌 조립된 객체를 반환하기에 화면에 표시되어야 할 부가 데이터가 변할때마다 매번 다른 객체를 만들고 반환해주어야 한다. 컨트롤러에서 각각 조회 후 조립 단점: 컨트롤러에서 조회 후 조립을 한다면 ~ Service 등 부가 데이터를 조회하기 위한 함수가 있을 것이고, 이 함수 또한 반환하는 객체가 있을 것인데 그럼 이때 부가 데이터를 담고 반환하는 객체 또한 개념 객체로 생각해야 할까? (화면 구성에 따라 달라지는 데이터인데 내부 개념으로 정의해도 맞는 것일까?), 개념 객체가 아니라면, Service 레이어에 위치해도 되는 것일까? 적다보니 굉장히 길어진 느낌이네요... 강사님은 어떤 생각이신지 궁금합니다! 긴 글 읽어주셔셔 감사드립니다!
지금은 멀티 모듈로 프로젝트를 설정해서 common이라는 공통 모듈로 분리해도 문제가 없을 것 같은데, 정말 개발 환경이 달라지면 어떻게 진행이 되나요? 예를 들어, board는 java, comment는 python으로 개발이 된다고 하면, board와 comment에 사용될 common을 팀끼리 약속을 해두고 각각 서버에 구현을 해서 사용하게 되나요?
수치형 변수 스케일링은 굳이 안해도 된다고 하셨고, 범주형 변수 처리 시, target = train.pop(' '), pd.get_dummies(train), pd.get_dummiest(test) 처리하고 분리한 데이터 다시 합침을 진행하지 않아도 되나요? 작업형 2 한가지 방법으로 풀기 영상을 봤을 땐 그랬어서 문의드립니다.
강의 3분 32초에서 alternative는 제대로 적었다는 가정 하에 after와 before의 순서를 잘못 적으면 pvalue는 같고 검정통계량의 값만 부호가 달라진다고 말씀하셨는데, 이 부분이 이상하여 질문드립니다. stats.ttest_rel(df['after'], df['before'], alternative='greater') 위 상황에서 after와 before를 반대로 적으면 stats.ttest_rel(df['before'], df['after'], alternative='greater') 이렇게 된다는 것일 텐데, 원래 코드(위)의 대립가설은 after가 before보다 크다는 것이고, 반대로 적은 코드(아래)의 대립가설은 before가 after보다 크다는 것이니, 두 경우가 서로 정반대를 가리켜 둘의 pvalue가 정반대의 값을 나타내야 하지 않나요? 둘의 pvalue가 같다는 건 두 경우의 대립가설이 모두 참이라는 것일 텐데 그럴 수가 없어보여서 궁금해서 질문 드립니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 강의 91 [작업형1] 연습문제 섹션11 ~ 20 에서 11번 문제 "앞에서 구한 70% 데이터 중 ‘views’ 컬럼의 3사분위수에서 1사분위수를 뺀 값을 정수로 구하시오" 이 문제에서 정수로 구하라는 부분이 헷갈립니다. int()를 써야할지 round()를 써야할지.. 상식적으로는 제일 가까운 값을 구해야 하기 때문에 round()를 쓸 것 같은데 해답은 int()로 코딩이 되어 있네요. 다행히 이 문제는 뭘로 구하던지 답은 같은데, 이 부분 클리어하게 답변 주시면 고맙겠습니다.
기출2회 문제 강의에서 인코딩 전에 아래 코드로 작성하셨잖아요? 그 다음 레이블인코딩에서 반복문 안에 df[col]이 아닌 왜 X_train[col]인건지 궁금해요. df = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) 위 질문에 이어, concat으로 train,test 데이터를 합친 후 레이블 인코딩 시, 범주형 자료를 추출할 때 concat을 받은 변수(예: df라면 df. select_dtypes)가 아니라 train. select_dtypes으로 다시 train을 불러오는지도 알려주세요. 미리 감사합니다!
안녕하세요, 강사님. 매번 빠르게 기출 분석 및 해설 강좌 업로드 해주심에 대단히 감사드립니다!!! 😄 글 제목과 관련된 위의 영상에서 말씀해주셨습니다만, 아직 인프런 강의 목록에서는 확인을 하지 못하여서요... 2편은 포함하여, 강의 업로드 계획을 문의드리고자 글 남깁니다. 항상 고생 많으십니다 ㅜㅜ 감사합니다.
구글 시트 내에서 프롬프트 시트안에... "저작권 걱정 없는 5가지 주제 에서 각각 하나씩 스토리를 만들어줘. 주제: ① 고전 신화·민담 ② 역사 속 사건/인물 단, 주제를 선택할 때 히틀러 관련 내용은 제외 ③ 과학·지식 "라고 수정하려고 하는데... 구글 시트 수정이 안되네요. 위와 같이 프롬프트 시트를 수정하면 되는건지... 아니면 다른 방법이 있는지 궁금합니다.