newdata 데이터 프레임 생성 후 model.predict(newdata) pred = model.get_prediction(newdata)pred.summary_frame(alpha=0.05) # 신뢰구간, 예측값 구하기 1,2번의 차이가 무엇인지 궁금합니다

<rmse>import numpy as npdef rmsle(y_test, y_pred):  return np.sqrt(np.mean(np.power(np.log1p(y_test) - np.log1p(y_pred)), 2)) print(np.sqrt(np.mean(np.power(np.log1p(y_test) - np.log1p(y_pred)), 2))) 이렇게 입력하면 예측값은 안뜨고 power() takes from 2 to 3 positional arguments but 1 were given 라고 뜹니다 ㅠ 뭐가 문제인 건가요?<mape>import numpy as npdef mape(y_val, pred): return np.mean(np.abs((y_val - pred)/y_val))**100 print(np.mean(np.abs((y_val - pred)/y_val))**100) 이렇게 입력하면 예측값은 안뜨고 inf라고만 뜹니다. rmse와 mape 둘다 왜 예측값은 안뜨는건가요?

https://www.kaggle.com/code/agileteam/t1-23-drop-duplicates 안녕하세요 강사님캐글에 정리해주신 1유형 문제 중 궁금한게 있어서 질문드립니다. 지문 내용 중- 결측치는 f1의 데이터 중 10번째 인덱스에 위치한 값으로 채움풀이를 보면 f1 컬럼 기준 내림차순 정렬 수행 후, 10번째 인덱스 값(10번째로 큰 값)으로 풀이 되어있습니다.문제 지문에 상위 혹은 10번째로 큰 값이라는 내용이 없어서 처음 풀이 시, 저는 주어진 데이터에서 정렬 없이 10번째 인덱스 값을 사용하여 풀이하였습니다.시험에서 위와 비슷한 유형의 문제 풀이 시 내림차순 정렬을 기본 전제로 풀이해야하나요?  

강의소개에는 학습노트를 제공한다고 되어 있는데, 받을 수가 없습니다.수강 기간이 정해져 있으니 빨리 올려주세요.

안녕하세요 강의 자료 요청 드립니다,wonguo@naver.com 입니다.감사합니다.

안녕하세요. 현재 노트북으로만 진행해왔는데요.시험전에 시험환경에 적응하는게 좋다는 말을 듣긴했는데, 어디서 어떻게 적응할 수 있는지 모르겠습니다.시험환경에서 기출문제를 풀어볼 수 있는건가요?시험환경에서 어떤것이라도 해볼 수 있는 링크나 방법이 궁금합니다.1유형에서 답을 제출할때 제출하는 칸에 코드를 넣는것인지, 숫자를 넣는것인지 모르겠습니다.코드를 넣는게 맞다면, 코드가 길어지면 어떻게 해야할까요? 한줄로 이어 붙이면 될까요?케글에 있는 작업형1 모의고사2 번 문제인데, 만약에 코드가 답이라면 cond = (df['f1'].isnull())df = df[cond]result = df['f5'].median()print(result) 이렇게 붙여넣으면 될까요? 

 #include <iostream>using namespace std;class AA {public:int _a = 10;int _b = 50;};int main(){AA* A1 = new AA();cout << A1 << endl;delete A1;cout << A1 << endl;}delete에 대해 궁금한게 있습니다!만약 A1 값이 '0x0000026e88c13030' 일때, delete A1; 을 실행 후 A1값이 '0x0000000000008123' 로 바뀌어버렸습니다.제가 알기로는 delete A1;을 하여도 비록 A1가 가리키는 힙메모리가 유효하지 않게 되고, 힙메모리가 쓰레기값으로 바뀌지만 그 메모리를 가리키는 A1('0x0000026e88c13030')는 여전히 유지된다고 알고 있습니다. 근데 저 코드를 여러번 해보아도 계속 '0x0000000000008123' <-- 일정한 이 값으로 바뀌어버립니다. (&A1는 컴파일을 할떄마다 새로운 값으로 바뀌는데 말이죠..ㅠ)exercise_A 문제에서 'delete knight;' 를 했을 때에 knight값이 여전히 그대로인 것처럼, 위의 코드도 또한 그대로이겠지 하며 컴파일 하면 위처럼 예상과는 다른 결과가 나오는 이유가 무엇인가요?     

<NuxtLink v-slot="{ navigate }" custom :to="`/course/${courseSlug}`"> <CourseCard :title="title" :subtitle="subtitle" :thumbnail="thumbnail" /> </NuxtLink>해당 부분에서 오류가 발생하고 상세페이지로 진입이 안되는데 navigate 를 쓸 수 없는건가요?

기출4회 작업형2 설명 중에서target = train.pop('Segmentation') 코드가 있는데이게 a = train['Segmentation'] 과 어떤 차이가 있나요?target이나 a 나 train 데이터프레임에서 Segmentation 컬럼을 추출하는 것은 동일하지 않나요? 

https://algoalgo.notion.site/Payment-Service-88c97b1300cd4224b5790b328ab0e9dc페이지에 Payment Order 테이블 스키마 내용중 order_id 컬럼이 UNIQUE 로 작성되어 있습니다. 강의 내용과 맞지 않는 부분이라 수정이 필요해 보입니다.

@RequestMapping("/response-view-v2") public String responseViewV2(Model model) { model.addAttribute("data", "hello"); log.info("data={}", model.getAttribute("data")); return "response/hello"; }여기서 받는 파라미터 Model은 인터페이스고 이를 구현한 몇 가지가 있습니다. 구현된 것들은 addAttribute 메서드 또한 구현해 놨는데 어떤 게 model로 넘어오는지 모르겠습니다.ㅠpublic class ConcurrentModel extends ConcurrentHashMap<String, Object> implements Model { public ConcurrentModel(String attributeName, Object attributeValue) { this.addAttribute(attributeName, attributeValue); } }몇가지 구현체들중에 같은 메서드를 가지고있고, 이걸 사용하는 거 같은데 어떻게 이게 선택이 되는 건가요??

단일 테이블 전략에서 단일 테이블에 모든 것을 저장하기 때문에 테이블이 비대해지고, 이에 따라 조회 성능에 문제가 발생할 수 있다고 하는데임계점을 넘는 경우에만 그렇다 라고 말씀하십니다.일반적으로 임계점은 어느정도인지 궁금합니다.

안녕하세요리액트를 사용해서 웹 페이지를 배포 후 반응형 테스트를 위해 여러 기종에서 테스트 중인데요안드로이드 핸드폰에선 기종 상관 없이 전부 잘 보이는데아이폰에서는 아무것도 보이지 않고 하얀 화면만 보이는 문제가 생겼습니다혹시 리액트로 배포 후 ios 기기 호환성을 위해 따로 해줘야하는 작업이 있을까요?

좋아요 구현하기 강의 5:40에 액션 만드는 이유를 잘 모르겠습니다. 액션 없이 그 앞에 한 작업만으로도(4:30~5:30) 좋아요 누르면 파란 불 정상으로 들어오고, firestore db에 좋아요 누른 사람의 기록이 등록/삭제도 잘 되는데 왜 컨디션 액션을 또 만들어야 하는지 잘 이해가 안 갑니다.

prompt는 memory+ Retriever +llm를 결합하여 사용할 때 사용할 수 없나요?

안녕하세요! 작업형 2에서 random_state 때문에 혼선이 오네요 ㅠㅠ 제가 잘못 이해를 한건지, 검증데이터 분리 / 모델링시 고정? 용도로 사용한다고 인지했는데, 막상 문제 풀어보니 설정값에 따라 10점 차이가 나더라구요 ㅜㅜ random_state=2022 (71점) / random_state=0 (85점)차이가 왜케 많이 나는걸까요? ㅠ 혹시 추천하시는 값이 있으실까요?    # 검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('TravelInsurance', axis=1), train['TravelInsurance'], test_size=0.1, random_state=2022) # from sklearn.model_selection import train_test_split # X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('TravelInsurance', axis=1), # train['TravelInsurance'], # test_size=0.1, # random_state=0) # 모델링 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(n_estimators=400, max_depth=9, random_state=2022) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val)[:,1] 

안녕하세요 RMSE나 어렵다면 MSE를 사용하면 된다고 하셨는데요 from sklearn.metrics import mean_squared_errordef rmse(y_true,y_pred) : 1. 사이킷 런에서 mse 를 불러왔는데 다음줄에서def rmse를 사용하는 이유가 무엇인지 모르겠습니다2. 그리고 y_true, y_pred 라는 변수를 트레인_테스트 분리 한적이 없는데 이건 어떤걸까요? mse = mean_squared_error(y_val,pred) 이 부분은 다른 한가지 방법으로 푼것과 동일하고 이해가 가는데요return mse **0.5result=rmse(y_val,pred) 3. 이건 단순 암기?;;의 영역으로 보면될까요? mse로 풀면 된다고 하셨는데 결과는 rmse로 출력하고 있는 것 같고 rmse/mse가 혼재된상태로 코드를 작성하는거같아서요print('/n rmse:',result)mse방식으로 통일된 형태(조금더 쉽게,,)로 평가하는 방법이 있을지 궁금합니다감사합니다 

안녕하세요 작업형3의 서머리에서의 결정계수라던지 용어에 대해서 정리된 파일이나 참고할 자료라 있을까요??영어랑 한글이 자꾸 헷갈려서 질문드립니다.

안녕하세요, 5회 작업형 1-2 질문입니다.아래와 같이, cond 변수를 만들어주고,변수들을 내림차순 정렬 해봤는데요.아래 구문 그대로 실행 시 '과체중 또는 위험체중' 조건에서 bmi가 25.0000인 row가 출력됩니다. 과체중 또는 위험체중 : Gender Height Weight Height(m) bmi 7841 Female 157.0 56.7 1.570 23.002962 5311 Female 154.2 54.7 1.542 23.004806 8467 Female 159.6 58.6 1.596 23.005509 8304 Female 159.6 58.6 1.596 23.005509 6165 Female 155.6 55.7 1.556 23.005730 ... ... ... ... ... ... 7126 Female 151.8 57.6 1.518 24.996485 9661 Female 164.2 67.4 1.642 24.998479 903 Male 172.4 74.3 1.724 24.998520 9473 Female 160.5 64.4 1.605 24.999757 5355 Female 160.0 64.0 1.600 25.000000 조건에서 25 미만으로 당연히 걸러질거라 생각했는데.리스트에 들어갔고, 실제로 정답은 맞습니다.이 경우는 무슨 경우인가요? import pandas as pd df = pd.read_csv("5-2bmi.csv") # your code df['Height(m)'] = df['Height'] / 100 df['bmi'] = df['Weight'] / (df['Height(m)'] ** 2) # print(df.info()) # print(df.head()) # 정상체중 cond1 = df['bmi'] >= 18.5 cond2 = df['bmi'] < 23 # 위험체중 cond3 = df['bmi'] >= 23 cond4 = df['bmi'] < 25 # bmi 정상 사람수 : 1986 # print((df[cond1 & cond2].sort_values('bmi', ascending=True))) a = len(df[cond1 & cond2].sort_values('bmi', ascending=True)) # print(len(df[cond1 & cond2].sort_values('bmi', ascending=True))) # bmi 위험체중 사람수 : 2130 print('과체중 또는 위험체중 :') print(df[cond3 & cond4].sort_values('bmi', ascending=True)) # ★ b = len(df[cond3 & cond4].sort_values('bmi', ascending=True)) # print(len(df[cond3 & cond4].sort_values('bmi', ascending=True))) print(int(abs(a-b))) # 144 

맛비 fpga season 2 강의를 구매하여 들었습니다. 맛비님의 이전 강의들과 동일하게 유효기간이 무제한인줄 알았는데 강의를 들으려 보니 12개월만 들을 수 있게되어있더라구요 근데 강의를 재구매 하기에는 비용이 너무 비싸서 혹시 재수강 관련하여 할인 혜택이 따로 없을까요