안녕하세요. 3회 기출 작업형 2 결과값 질문드립니다.예시답안은 소수점 여섯째자리까지 나왔는데저는 소수점 두자리까지 나왔습니다..채점해보니 0.7817221067221068이 나오긴 했습니다.강의에서 제가 놓친 부분이 있을까요.표현 자리수의 별도 설정이 필요한지, 코딩의 미흡함인지 알고싶습니다.답변 부탁드립니다. 감사합니다.(강의와 동일하게 수치형 4컬럼 - 로버스트 스케일링, 범주형 - 원핫인코딩, 분리 및 병합 X,원핫인코딩만 적용해도 동일한 자리수 결과)

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.다름 아니라 ELB 파트를 공부 중인데 보안그룹을 새로 생성하는 이유가 궁금합니다. 교재에도 설명이 없는거보니 일반적으로 ec2와 elb 간의 보안그룹을 별도로 생성하는 것 같은데요.elb의 경우 ssh 접속이 필요 없기 때문에 보안 그룹을 생성하는건지,서버의 성격이 달라지면 보안그룹을 새로 생성하는 건지 궁금합니다. 후자면 rds도 보안그룹을 별도로 생성할 것 같아서요..!

- name: SSH(원격접속)로 EC2에 접속하기 uses: appleboy/ssh-action@v1.0.3 #env: #APPLICATION_PROPERTIES: ${{ secrets.APPLICATION_PROPERTIES }} with: #SSH로 접속할 때 필요한 값들이 있음. IP주소, ubuntu, 키페어 (EC2에 접속하기 위한 과정) host: ${{ secrets.EC2_HOST }} username: ${{ secrets.EC2_USERNAME }} key: ${{ secrets.EC2_PRIVATE_KEY }} #envs: APPLICATION_PROPERTIES #문제가 있으면 스크립트 중단. script_stop: true script: | rm -rf /home/ubuntu/instargram-server/current mkdir /home/ubuntu/instargram-server/current mv /home/ubuntu/instargram-server/tobe/project.jar /home/ubuntu/instargram-server/current/project.jar cd /home/ubuntu/instargram-server/current sudo fuser -k -n tcp 8080 || true nohup java -jar project.jar > ./output.log 2>&1 & rm -rf /home/ubuntu/instargram-server/tobe스크립트에서 실행 순서에 대한 질문입니다.기존에 있던 서버는 current 파일의 project.jar 로 실행되고 있었을텐데 current 파일을 먼저 날리고 기존의 서버를 종료시켜 주는 부분이 이해가 되지 않습니다. 아마도 제 생각에는 current 폴더 안의 project.jar로 실행되고 있던 8080포트의 프로세스가 current 폴더를 삭제해주면 에러가 생길 것 같은데 에러가 생기지 않는 이유가 궁금합니다. 프로젝트 종료 -> 프로젝트가 담겨있던 폴더 삭제 -> 새 프로젝트 폴더 생성 순으로 가야 할 것 같은데 기존 프로젝트 폴더 삭제 -> 새 프로젝트 폴더 생성 -> 프로젝트 이동 -> 기존 프로젝트 종료 -> 새 프로젝트 실행 이런 순서로 해도 에러가 안나는 이유가 궁금합니다. 두서없이 써서 죄송합니다 ㅎㅎ;

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]스프링 3.3.1 버전에서 생성자 함수 (new Member(username,age)) 의 값이 null 과 0으로 나오는데 혹시 원인을 알 수 있을까요 builder 패턴으로 작성한건 값이 잘 나옵니다.

체험환경 문의하기로 고객의 예측 성별(0: 여자, 1:남자) 에서 평가지표는 ROC_AUC이고 (pred 결과 양성일 확률)CSV파일 예시는 0, 1 로 되어있어 (pred 결과 0, 1) 어떤형식으로 제출하는게 맞는건지 문의해봤는데저렇게 답이왔어요. 아무리 생각해도 이상한데 뭐가 맞는걸까요? 

 모의고사 1회 입니다아래 코드에 틀린건 없을까요?최종적으로 제출할때 print는 여기에 1개만 있어야하는거죠?print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) 평가지표에 print 하면 안되는거맞죵? 확인부탁드립니다. #기출1회 import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") #***********************데이터확인 # print(train.shape, test.shape) # print(train.head()) #target=성별# print(test.head()) #문자형2개# print(train.info()) #결측치 있음# print(train.isnull().sum())# 환불금액       2295# print(test.isnull().sum())# 환불금액       1611  #***********************전처리 *결합it인 #결측치제거/있음train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0)test['환불금액']=test['환불금액'].fillna(0) #train합치기/없음# pd.concat([X_train, y_train['성별']],axis=1) #id없애기/있음train= train.drop('회원ID',axis=1)test_id= test.pop('회원ID') #t타켓target=train.pop('성별') #인코딩from sklearn.preprocessing import LabelEncoder# from sklearn import preprocessing# print(dir(preprocessing))# print(help(preprocessing.LabelEncoder)) cols= train.select_dtypes(include='object').columns for col in cols :      le= LabelEncoder()      train[col] = le.fit_transform(train[col])      test[col] = le.transform(test[col]) #***********************분리from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import model_selection# print(dir(model_selection))# print(help(model_selection.train_test_split))X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(                                                                                                        train,                                                                                                                             target,                                                                                                                                      test_size=0.2,                                                                                                                                      random_state=2022) #***********************모델from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# model= RandomForestClassifier(random_state=0)model= RandomForestClassifier(random_state=0, max_depth=7, n_estimators=1000)model.fit(X_tr, y_tr)pred= model.predict_proba(X_val) #***********************평가from sklearn.metrics import roc_auc_score# from sklearn import metrics# print(dir(metrics))# print(help(metrics.roc_auc_score))print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) # 0.6186558526810393 (random_state=0)# 0.6641618297401879 (random_state=0, max_depth=7, n_estimators=1000) #***********************예측pred= model.predict_proba(test)[:,1]result= pd.DataFrame({                                                                   'pred':pred}) #***********************저장result.to_csv('result.csv', index=False)print(pd.read_csv('result.csv'))  

안녕하세요.시험환경에서 데이터프레임이 해당 이미지처럼 중간에 생략되지 않고 전체적으로 보는 방법이 있을까요?

# 작업형3 # 문제1. 주어진 조개 데이터 300개 중 앞에서부터 210개는 train 데이터로 만들고, 나머지 90개는 test데이터로 만든다. # 모델을 학습(적합)할 때는 train데이터를 사용하고, 예측할 때는 test데이터를 사용한다. # 모델은 로지스틱 회귀를 써서 성별(gender)을 예측하되, 패널티는 부과하지 않는다. # 문제1-1. weight를 독립변수로 gender를 종속변수로 사용하여 로지스틱 회귀 모형을 만들고, # weight 변수가 한 단위 증가할 때 수컷일 오즈비 값은? (반올림하여 소수 넷째자리까지 계산)이 문제에서패널티는 부과하지 않는다. --> 만약 패널티를 "부과하라"는 문제가 나오면 어떤 공식을 추가해야 하나요?수컷일 오즈비 값은? --> "암컷"일 오즈비 값은? 이라는 문제가 나오면 어떻게 해야 하나요? 1에서 오즈비 값을 빼면 되나요?

airflow와 postgres 간의 connection 오류 문제입니다.airflow UI -> admin-> connections에서 postgres 연결설정docker-compose.yaml 설정 dag 코드입력 airflow tasks test postgres_loader execute_sql_query 2023-01-01 시에 오류가 뜹니다ㅠ[2024-06-21T15:40:45.514+0900] {dagbag.py:545} INFO - Filling up the DagBag from /home/kim/airflow/dags [2024-06-21T15:40:45.805+0900] {taskinstance.py:2076} INFO - Dependencies all met for dep_context=non-requeueable deps ti=<TaskInstance: postgres_loader.execute_sql_query __airflow_temporary_run_2024-06-21T06:40:45.755970+00:00__ [None]> [2024-06-21T15:40:45.811+0900] {taskinstance.py:2076} INFO - Dependencies all met for dep_context=requeueable deps ti=<TaskInstance: postgres_loader.execute_sql_query __airflow_temporary_run_2024-06-21T06:40:45.755970+00:00__ [None]> [2024-06-21T15:40:45.812+0900] {taskinstance.py:2306} INFO - Starting attempt 1 of 1 [2024-06-21T15:40:45.812+0900] {taskinstance.py:2388} WARNING - cannot record queued_duration for task execute_sql_query because previous state change time has not been saved [2024-06-21T15:40:45.813+0900] {taskinstance.py:2330} INFO - Executing <Task(PostgresOperator): execute_sql_query> on 2023-01-01 00:00:00+00:00 [2024-06-21T15:40:45.855+0900] {taskinstance.py:2648} INFO - Exporting env vars: AIRFLOW_CTX_DAG_OWNER='airflow' AIRFLOW_CTX_DAG_ID='postgres_loader' AIRFLOW_CTX_TASK_ID='execute_sql_query' AIRFLOW_CTX_EXECUTION_DATE='2023-01-01T00:00:00+00:00' AIRFLOW_CTX_TRY_NUMBER='1' AIRFLOW_CTX_DAG_RUN_ID='__airflow_temporary_run_2024-06-21T06:40:45.755970+00:00__' [2024-06-21T15:40:45.858+0900] {taskinstance.py:430} INFO - ::endgroup:: [2024-06-21T15:40:45.870+0900] {sql.py:276} INFO - Executing: INSERT INTO sample_table (key, value) VALUES ('hello', 'world') [2024-06-21T15:40:45.875+0900] {taskinstance.py:441} INFO - ::group::Post task execution logs [2024-06-21T15:40:45.875+0900] {taskinstance.py:2905} ERROR - Task failed with exception Traceback (most recent call last): File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/taskinstance.py", line 465, in _execute_task result = _execute_callable(context=context, **execute_callable_kwargs) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/taskinstance.py", line 432, in _execute_callable return execute_callable(context=context, **execute_callable_kwargs) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/baseoperator.py", line 401, in wrapper return func(self, *args, **kwargs) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/providers/common/sql/operators/sql.py", line 277, in execute hook = self.get_db_hook() File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/providers/common/sql/operators/sql.py", line 188, in get_db_hook return self._hook File "/usr/lib/python3.10/functools.py", line 981, in __get__ val = self.func(instance) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/providers/common/sql/operators/sql.py", line 150, in _hook conn = BaseHook.get_connection(conn_id) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/hooks/base.py", line 83, in get_connection conn = Connection.get_connection_from_secrets(conn_id) File "/home/kim/.local/lib/python3.10/site-packages/airflow/models/connection.py", line 519, in get_connection_from_secrets raise AirflowNotFoundException(f"The conn_id `{conn_id}` isn't defined") airflow.exceptions.AirflowNotFoundException: The conn_id `my_postgres_connection` isn't defined 

기존 강의 내용인 glm을 이용해도 무방한거죵?

안녕하세요.  [공통] 네트워크정보 확인(+한글파일의 내부구조 확인) 강의 수강중 궁금한게 있어 질문드립니다. 1:15:58에 SYSTEMTIME Structure(128bit) (UTC) SYSTEMTIME Structure(128-bit)의 timestamp를 보면UTC랑 UTC+9로 같은 시간을 나타내는 것 같은데 (UTC)로 써야하는 이유가 뭔지 궁금합니다! 9시간을 더하지 않은 (UTC)시간이 이미 rega에서 9시간이 더해진 시간이라서 위에꺼를 쓰는건가요?

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