안녕하세요. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 강사님께서 RMSE를 만들 때 함수를 만들어서 사용하시는데mean_square_error를 불러온 다음mean_squared_error(squared=False)를 하면 RMSE가 되는 것으로 알고 있습니다.굳이 함수를 만드는 것보다 더욱 쉬울 것 같은데 함수를 만들어 사용하시는 이유가 궁금합니다. 좋은 강의 감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요!이전에 random forest classifier에서는 n_estimators랑 max_depth로 파라미터 튜닝이 가능하다고 말씀해 주셨는데요.제 기억에 분류 모델에서만 적용이 가능했던 것 같은데 Random forest regression에서도 적용해도 되는 걸까요?rf = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators = 500, max_depth = 5)이렇게요..! 그리고 각 파라미터의 적정 range가 어느 정도인지도 궁금합니다. 

안녕하십니까실습데이터는 어떻게 다운로드 할 수 있는지 안내 부탁드립니다.감사합니다.

pd.set_option(diplay.max_columns, 'None') 으로 전체컬럼 보기 말씀해주셨는데 혹시 취소하는방법도 알수있을까요? colab에서 지우고 실행해봐도 계속 전체 데이터가 보여서요 ㅠㅠ

혹시 언제쯤 강의로 볼 수 있을까요 ㅠㅠpart1 내용이 너무 좋아요

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 #1.데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("energy_train.csv") test = pd.read_csv("energy_test.csv") #2.EDA print(train.shape, test.shape) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) print(train.describe()) print(train.describe(include='O')) print(train.head(2)) print(test.head(2)) target = train.pop('Heat_Load') print(train.shape, test.shape) #3.전처리 #범주형->원핫인코딩 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(train) #4.검증데이터분리 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=10) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #5.모델링및평가 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro') pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred':pred }) submit.to_csv('result.csv', index=False) df = pd.read_csv("result.csv") print(df.shape)

강의 잘 듣고 있습니다. 그런데 제가 가지고 있는 핸드폰이 아이폰 뿐이라서 아이폰으로 실습할 수 있는 방법을 단계적으로 알수 있을까요? 빌드 부분만 틀린 것이라면 간단한 글로 방법을 설명해 주셨으면 합니다. 그부분만 잘 설명된 사이트가 있으면 알려주셨으면 합니다.

강의 04:40초 부분인데요 public void saveUser(UserCreateRequest request) { User u = userRepository.save(new User(request.getName(), request.getAge())); throw new IllegalArgumentException(); }이부분에서 예외를 주고 서버를 띄어서 확인을 했는데저렇게 "서버 내부 오류입니다" 라고 뜨는 것은 예외를 던져주면 자동으로 저렇게 뜨게 설정되어있는 건가요?아니면 이렇게 예외를 던지면 ui에서 이렇게 띄어줘 라고 설정을 해주신건가요?

Lowest common ancestor of a binary tree문제에서 아래 코드가 정답 코드로 알고 있는데,# Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def lowestCommonAncestor( self, root: "TreeNode", p: "TreeNode", q: "TreeNode" ) -> "TreeNode": if root == None: return None left = self.lowestCommonAncestor(root.left, p, q) right = self.lowestCommonAncestor(root.right, p, q) if root.val == p.val or root.val == q.val: return root elif left and right: return root else: return left or right # elif left: # return left # elif right: # return right # else: # reutrn None위 코드에서 아래 부분을 해주는 이유가 무엇인지 궁금합니다.if root.val == p.val or root.val == q.val: return root elif left and right: return root else: return left or right

빅분기시험 유의사항에 다음과 같이2유형에서 자동 생성되는 index 칼럼을 제거하라고 나와있는데요.혹시 이 자동 생성되는 index 칼럼 제거의 의미가 마지막에 index = False로 코딩하라는 소리일까요..? 

선생님 이원분산분석에서 한 컬럼이라도 범주형(object) 값이 있다면 모든 컬럼을 C로 감싸주어야할까요? 아니면 해당 범주형 컬럼인 종자만 이렇게 C로 감싸줘도 되는걸까요?  

7회 3번의 1번 문제에서weight의 coef 계수가 logit과 glm에서 상이하게 나오는거 같은데 상관없나요?

class MinHeap { // 최소힙 arr = []; #reheapUp(index) { if (index > 0) { const parentIndex = Math.floor((index - 1) / 2); if (this.arr[index] < this.arr[parentIndex]) { const tmp = this.arr[index]; this.arr[index] = this.arr[parentIndex]; this.arr[parentIndex] = tmp; this.#reheapUp(parentIndex); } } } insert(value) { const index = this.arr.length; this.arr[index] = value; // 마지막에 값을 넣어준다. this.#reheapUp(index); } #reHeapDown(index) { const leftIndex = index * 2 + 1; // 왼쪽 Index if (leftIndex < this.arr.length) { // 만약에 왼쪽 인덱스가 총 배열의 길이보다 작은경우 const rightIndex = index * 2 + 2; const smaller = this.arr[leftIndex] > this.arr[rightIndex] ? leftIndex : rightIndex; if (this.arr[index] < this.arr[smaller]) { const temp = this.arr[index]; this.arr[index] = this.arr[smaller]; this.arr[smaller] = temp; this.#reHeapDown(smaller); } } } remove() { // root만 remove if (this.arr.length === 0) { return false; } if (this.arr.length === 1) { // 마지막 하나 남으면 pop해서 리턴해주기 return this.arr.pop(); } const root = this.arr[0]; this.arr[0] = this.arr.pop(); this.#reHeapDown(0); return root; } sort() { // 힙 정렬 const sortedArray = []; while (this.arr.length > 0) { sortedArray.push(this.remove()); } return sortedArray; } search(value) { for (let i = 0; i < this.arr.length; i++) { if (arr[i] === value) { return i; } } } } const minheap = new MinHeap(); minheap.insert(78); minheap.insert(56); minheap.insert(45); minheap.insert(32); minheap.insert(23); minheap.insert(19); minheap.insert(8); console.log(minheap.arr); minheap.remove(); minheap.remove(); minheap.remove(); minheap.remove(); minheap.remove(); minheap.remove(); 최대힙 코드를 최소힙 구하기 코드로 바꿔봤습니다. 질문1) 최소힙 구하기 remove 코드가 맞을까요?질문2) 최대힙이든 최소힙이든 sort 메서드가 sort 메서드 호출시 remove 메서드를 while문 루프로 호출하여서 sort 메서드 실행 후에 this.arr가 당연하게 빈배열이 되는데 while문 전에 this.arr를 변수에 담아두었다가 while 루프가 끝난후에 다시 this.arr 멤버변수에 넣어주어야 하는거 아닌가 궁금합니다.

교재의 예제 3번에서 a+b는 30이 되고, a-b는 10이 되어서,30은 2진수로 11110이고, 10은 2진수로 1010이므로 xor연산 결과로 10100이 되어 답은 20이라고 생각했습니다.하지만 실행결과는 10이라고 출력됩니다.구글에서 xor 연산 계산기를 검색하여 나온 계산기로 XOR Calculator Online, MiniWebtool에서는 30과 10의 연산결과가 20이라고 나오는데, 어떤게 맞는건지 모르겠습니다. 아래는 제 코드입니다. #include <stdio.h>int main(void){ int a = 20, b = 10; a = a + b; b = a - b; printf("%d\n", a ^ b); return 0;}

안녕하세요,공지로 알려주신 캐글 T2-6(시계열데이터가 있는 문제)를 풀고 있는데요!모델 학습을 하는 과정에서모델 별 평가 점수가 너무 크게 차이 나서 문의드립니다. 우선 풀이와 조금 다른점이 있다면 , 전처리 과정에서 datetime의 년,월,일 뿐만 아니라 시,분,초까지 칼럼으로 추가했다는 점입니다.train.head()선형회귀로 학습했을 때)RMSE : 141.97306616836775R2 : 0.39335324789512727랜덤포레스트로 학습했을 때)RMSE : 44.64624546594813 (하이퍼파라미터 튜닝x)R2 : 0.9400079312167055 모델을 선형회귀로 학습했을 때랑 랜덤포레스트로 학습했을 때 점수차이가 너무 크게 나는데뭔가 잘못된 부분이 있는걸까요..?풀이의 모델들 점수가 오히려 선형회귀모델과 비슷한 0.4 정도가 나오는 것으로 보여서이렇게 유난히 높게 나오는 랜덤포레스트 모델을 선택해도 괜찮은 것인지 궁금합니다.확인 부탁드립니다!

위 사진과 같이 분산을 구하는 코드만 직접 짜봤는데 KeyError'f1'이라는 오류가 뜨는데 이유가 뭘까요?

이번 강의 코드와 100% 유사한 백준 문제가 있어서 풀었는데 98%에서 오답처리 되었습니다.강사님의 강의를 이해하고 풀다보니 강의와 코드가 똑같은데 왜 오답이 나오는건가요?? https://www.acmicpc.net/problem/11053제 코드는 이렇습니다.import java.util.*; class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] arr= new int[n]; for(int i=0; i<n; i++) arr[i] = sc.nextInt(); int[] dp= new int[n]; int answer=0; dp[0]=1; //solve for(int i=1; i<n; i++){ int tmp=0; for(int j=i-1; j>=0; j--){ if(arr[i] > arr[j]) tmp=Math.max(tmp, dp[j]); } dp[i]=tmp+1; answer=Math.max(answer,dp[i]); } System.out.println(answer); } }  

CTR과 CVR 개념 부분 흥미롭게 들었습니다!CTR이 높은데 CVR이 낮을 수도 있는 콘텐츠가 있을 수 있을텐데,이 때, 특정 콘텐츠를 클릭한 사람 100명 중에 전환한 사람 N명을 알려면어떻게 해야하는지가 궁금합니다! 또, 말씀 주신 것처럼여러 퍼널 중에 이탈할 수도 있고특정 콘텐츠의 영향을 받아서 구매 전환했다고 확실하게 생각하기도 어려운데이럴 때는 어떻게 해야 할까요???

안녕하세요파이썬 사용 중 제목과 같은 에러가 발생하는데, 따로 건드린 설정 등은 없습니다. 에러는 pip --version, python -m pip install --upgrade pip 등을 사용할 때 발생하고 일반 파이썬 파일 실행 시엔 발생하지 않습니다. (ppirnt 라이브러리 사용시엔 실행x)에러가 발생하는 파이썬 디렉터리에 보니 pprint_1.py 로 되어 있어 pprint.py로 변경하니 에러는 해결되었습니다.혹시 이렇게 파이썬 기본 라이브러리명이 변경되는 경우가 있나요??

최종 제출시에 train_test_split을 통해 나누어진 X_tr,y_tr을 학습한 모델로 답을 제출하면 X_val 데이터 만큼의 데이터를 학습하지 못해 손해가 발생할 것 같습니다.데이터를 X_tr,X_val,y_tr,y_val 로 나누어서 어떤 모델이 가장 성능이 좋은지 검증한 후에 최종 제출할때는 전체데이터를 다시 학습한 모델로 pred 를 만들어 제출할려고 하는데 이렇게 해도 문제가 없을지 궁금합니다