학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요!set 방법이 이제 생각나서 다시 돌아와서 보고 있습니다. set으로 확인하는 과정은 EDA에서 해주는게 맞죠?a = set(train['object컬럼명'].unique())b = set(test['object컬럼명'].unique())이렇게 정의 해주었을때test에 있는데 train에 없는 경우만 예외경우로 합쳐서 레이블 인코딩 해줘야하니 print(b-a) 만 해주면 되는거 맞죠? (굳이 a-b는 안해줘도되나 싶어서요)이 값이 어떤 값이 나오면 합쳐서 레이블 인코딩 해주고 분리해주는거구요!만약 합친 다음에 레이블 인코딩 해줘야한다면<전처리 단계>target = train.pop('타겟컬럼') from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include='object').columns df = pd.concat([train,test]) for col in cols: le = LabelEncoder() df[col] = le.fit_transform(df[col]) train = df.iloc[:len(train)] test = df.iloc[len(train):]이 순서대로 진행하면될까요?마지막으로 합쳐서 레이블 인코딩 할때 object 컬럼이 여러개 있다면 (예를들어 6개가 object 컬럼이라면) 6개중 단 하나의 object 컬럼이라도 print(b-a) 했을때 값이 나온다면 합쳐서 레이블 인코딩 후 분리해주는거 맞죠?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요f1_score에서숫자면 그대로문자면 f1_score(실제값, 예측값, pos_label='1인값')이라고 일전에 강의에서 설명해주셨는데요 여기서 말하는 문자, 숫자는 target 컬럼의 info를 보고 판단하는거 맞나요?1인값에는 1인 카테고리 명을 쓰면 되는지 여쭤봅니다.

1) /n 'roc_auc:', roc_auc (roc_auc는 변수명)이렇게 입력하던데 저기 / 슬러시는 반대로 작성하는 거 어찌하는건가요? 키보드에 어떤값을 눌러서 작성하신걸까요? gpt 에서는 shift 와 / 를 누르면 된다는데 전 ? 가 출력되거든요ㅜ 1-1) roc_auc: 뒤에 ':' 표시는 붙은 이유가 모든 값을 포함한다는 건지두요,, 2) 그리고 또하나는 f1 score나 roc 와 같은 점수 표시할때는 저렇게 코드 작성을 하던데 어떤 의미인지 궁금합니다.pd.DataFrame({'pred':pred)} 처럼 /n roc_auc: 를지정한 roc_auc 변수명으로 대입한다는 뜻일까요?

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df['year'] = df['Date'].dt.year df['month'] = df['Date'].dt.month df['day'] = df['Date'].dt.day df['dayofweek'] = df['Date'].dt.dayofweek # print(df['dayofweek'].unique()) cond1 = df['year'] == 2022 cond2 = df['month'] == 5 cond3 = df['dayofweek'] <= 4 # 평일 cond4 = df['dayofweek'] >= 5 # 주말 # 0: 월 1 화 2 수 3 목 4 금 result1 = df[cond1 & cond2 & cond3]['Sales'].mean() # 5 토 6 일 result2 = df[cond1 & cond2 & cond4]['Sales'].mean() print(round(result1 - result2,2))제 코드인데요!여기서 절댓값 하라말이 없는데 왜 abs 해줘야값이 똑같이 나올까요?저는 답과 부호만 빼고 동일하게 나왔습니다.

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예측할 칼럼이 int말고 object 나오는 경우가 있나요?만약 나오면 예측 돌리기전에 예측할 칼럼도 인코딩 해야하나요??? 나올 확률 있나요??해야하면 어떤식으로 진행해야하죠??

x_train에 있으면 결측치 넣는걸로 답변 받았었습니다! 근데, 마지막에 결과 제출을 위해 예측 돌리기 위한 x_test에 만약 결측치가 존재하면, 결측치에 0이나 뭐 평균값 등 다른걸 넣나요?? 아니면 그냥 냅두나요??

빨간줄 에러 그어져있는거를 읽고 ProductTag타입과 create-product.input.ts에서 선언한 @Field(() => [String]) productTags: string[];이부분이 문제라고 판단을 했습니다.더 깊게 파고들어가보면 선생님이 제시하신 숙제에대해서 먼저 살펴봐야할것 같다는 생각이 들었습니다.  1. 아래 코드에서 ...product의 타입은 Product로 선언되어있습니다. // 숙제-1)왜 아래 에러가 발생하는지 고민해보기 // 숙제-2)아래 에러 고쳐보기 const result = this.productsRepository.save({ ...product, ...updateProductInput, });Product의 타입중 아래와같이 ProductTag[]를 필수로선언한게 있는데 이게 업데이트프로덕션인풋 타입과 충돌(?)이 일어나서 에러가 발생하는것 같았습니다. productTags: ProductTag[];왜냐하면 업데이트프로덕션인풋 타입은 아래처럼 모든 타입을 ?로 바꿔주고있기때문입니다.PartialType(CreateProductInput)create-product.input.ts에서 선언한 타입을 아래와 같이 바꿔주어 해결했습니다.ProductTag의 {} 객체안에들어가는 값까지 다 ?로 바꿨습니다. @Field(() => [String]) productTags: DeepPartial<ProductTag[]>;여기까지가 제가 풀이해본건데요..솔직히 맞는지 모르겠어요요약하자면 ,updateProductInput이랑 product 타입이 충돌일어나서 그런거다. 라고 이해하고있는데 맞을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요실제 시험 환경으로 실습 진행 중인데, 궁금한게 있어요실제 시험에서 복사/붙여넣기가 불가능한가요? 예를 들어서 제가 작성한 코드를 복사해서 다른 코드에 또 활용한다던가 print문으로 나온 숫자를 복사해서 붙여넣는다거나 연습중에는 복사/붙여넣기가 안되더라구요정답을 제출한 뒤 맞게 제출 했는지 확인을 위해 다시 풀이로 돌아갔는데 코드가 모두 지워져있었습니다. (풀이 > 정답제출 > 풀이)  실제 시험 중에도 이런 식으로 항목 이동을 하면 풀이 과정에서 진행했던 코드들이나 print문으로 추출한 숫자들이 삭제되는지 궁금합니다!   

답변 글 달고 제출 버튼을 누르면 /boardReplyReq.do 페이지로 넘어갑니다. 프로시저는 정상적으로 작동하는 것을 확인하였는데 어디서 에러가 나는지 모르겠습니다ㅠ2024-06-21 01:25:21,387 WARN [org.springframework.web.servlet.PageNotFound] No mapping for POST /Egov_WEB/boardRelpyReq.do

그냥 크롬에서 모든 강의 소리가 안나오고, 시크릿 모드에서는 소리가 나왔었습니다.(물론 유튜브 등의 다른 건 소리가 잘 나왔구요)개발자 도구에서 들어가 Local Storage, Session Storage, Cookies에서 inflearn 3개를 지우고 다시 강의를 실행하니 소리가 잘 나오더라구요. 왜 그런건가요? 

안녕하세요.강의에서 말씀하시기를 인텔리제이 내 라이브러리에 명시되어있는 h2의 버전을 다운로드 받으라고 말씀하셨고, 강의 자료에서는 스프링부트 2.x를 사용하면 1.4.200버전을 다운로드해야되고, 스프링부트 3.x를 사용하면 2.1.214버전을 다운로드 해야된다고 말씀하셨는데요. 제 인텔리제이 프로젝트의 gradle 및 라이브러리를 보면 스프링부트의 버전은 2.7.14이고, h2의 버전은 2.1.214라고 나와있습니다.이럴때에는 h2의 어떤 버전을 다운로드 해야되는지 질문드립니다.. 현재 저의 스프링부트의 버전이 2.x라서 1.4.200버전을 다운로드해서 진행하고 있었는데 혹시 추후에 문제가 될게 있을까봐 질문드립니다.. h2의 어떤 버전을 다운로드 해야될까요?

미리 컴파일된 헤더로 설정해 놓은 pch.h 파일에서 유독 #include "Transform.h" 를 못 받아들이는 것 같습니다. 계속해서 "'Transform': 선언되지 않은 식별자입니다." 라는 오류가 발생하고 신기한 건 #include "Transform.h"의 위치를 윗줄로 옮기면 그 밑에서 include 해주는 헤더파일도 동일하게 못받아들이고 "선언되지 않은 식별자입니다" 라고 에러를 뱉고 있습니다. 이런 경우는 어떤 해결 방법이 있을까요?ㅜㅜㅜㅜㅜㅜㅜㅜㅜ

The Turkish Airlines Bucharest Office offers a wide range of services such as customer support, flight information and ticket buying. Situated in the capital of Romania the office guarantees passengers have an effortless travel experience. It supports Turkish Airlines worldwide standards by providing both local and international passengers with expert staff and bilingual assistance. 

Deep Dive섹션 공부할 차례인데, 쌤이 설명해주시는 강의에서의 수업폴더와 제가 다운받은 폴더(파일)이 다릅니다. 제가 다운받은 자료입니다. 전체 다운받아 압축푼 상태인데, deep dive 폴더안에는 이게 전부입니다. 확인 부탁드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요선생님 작업형 2 유형 datetime 컬럼 관련해서 올려주신 글을 보고1. datetime: 라벨인코더 진행2. datetime: 드랍했을 때3. datetime: datetime 변환 해서 점수를 내보았는데요.label encoder의 성능이 제일 좋았습니다. 혹시 label encoder로 모델을 검증한 것은 너무 과적합 된 값일까요?과적합 되어있다면 datetime이 나올 경우 변환하는 것이 가장 좋은 방법일까요?

안녕하세요! 투포인터 두 수의 합 문제에서 질문이 있습니다.a[l]+a[r] == x일 경우에는 l을 움직이면 다음 값이 x보다 더 커지니까 r을 움직여줘야한다고 강의에서 말씀하셨는데요, 주어진 수열이 1245 일 경우, l을 오른쪽으로 움직이면 a[l]+a[r]이 7이 돼서 x보다 더 커지긴 하지만, 다음번 반복에서 어차피 if(a[l]+a[r]>x) r--; 인 경우에 걸려서 r이 왼쪽으로 움직이고, 결국 그 다음번에 합이 6이 되는 것은 마찬가지 아닌가요?즉 r을 먼저 움직이고 값이 작아졌다가 다시 l을 움직여서 커지느냐 or l을 먼저 움직이고 값이 커졌다가 다시 r을 움직여서 작아지느냐의 차이라고 생각했는데 혹시 l이 아닌 r을 움직여주어야하는 이유가 무엇인지 궁금합니다! 아래 코드는 l을 움직여 주었을 때의 코드입니다 ㅎㅎhttp://boj.kr/92677f37be23452c8c4b9ca54f86dc58 

안녕하세요!작업형 2번 관련해서 질문 드려도 괜찮을까요…?혹시 get dummies 하기 전에 데이터 합치고 나눠야만 하나요..?수치형 데이터로 구성되어있고, 컬럼 같을 경우에는 합치고 나누는 작업 없이 get dummies 진행했는데 다른 풀이하고 결과값이 조금 차이 나는 것 같아서요! Get dummies 전후로 데이터 합치고 나누는 이유를 알고 싶습니다!제 코드# print(train.shape, test.shape)train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)# print(train.shape, test.shape)다른 분들 모범 코드입니다¡data = pd.concat([train,test])data = pd.get_dummies(data)train = data.iloc[:len(train)]test = data.iloc[len(train):] 

안녕하세요 선생님..이 문제에서 import pandas as pdpd.set_option('display.max_column',None)pd.set_option('display.float_format',"{:.10f}".format)train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# print(train.shape, test.shape) # 3500,11 / 2482 ,10개# print(train.isnull().sum()) # 환불금액 결측치 있음 2295 train = train.fillna(0)test = train.fillna(0)# print(train.isnull().sum()) 결측치 제거완료# print(train.head())# print(train.info()) # 주 구매상품, 주 구매지점# print(train.describe(include='object')) # 유니크가 42개, 24개라서 라벨인코더 가야할듯# cols = train.select_dtypes(inclued='object').coulmns !!!!# print(train.head())cols = ['주구매상품', '주구매지점']# print(train['주구매상품'].nunique())# print(test['주구매상품'].nunique())# print(train.describe(include='O'))# print(test.describe(include='O'))from sklearn.preprocessing import LabelEncoderfor col in cols : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])# print(train.shape, test.shape)# print(train.head())target = train.pop('성별')# print(target)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.2)# print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) # 2800from sklearn.metrics import roc_auc_scorefrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier()rf.fit(X_tr,y_tr)pred = rf.predict_proba(test) <---- 실행했는데 여기를 실행하면 ValueError: X has 11 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 10 features as input.가 발생합니다.. 대체 왜 그럴까요 ㅠㅠ??

제가 쓴 코드와 답안으로 작성되어 있는 코드 답 차이가 1씩 나는데, 왜 차이가 나는지 잘 모르겠네요 ㅜㅜ제가 쓴 코드에서 잘못된 부분이 있는지 말씀해주시면 감사하겠습니다.import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('/kaggle/input/bigdatacertificationkr/website.csv') # print(df.info()) # print(df.head()) df['StartTime'] = pd.to_datetime(df['StartTime']) df['EndTime'] = pd.to_datetime(df['EndTime']) # print(df.info()) # print(df.head()) df['total_seconds'] = (df['EndTime'] - df['StartTime']).dt.total_seconds() // 60 // 60 df = df.groupby(['UserID', 'Page']).mean() # print(df) df1 = df.groupby('Page')['total_seconds'].idxmax() # print(df1) print(int(df.loc[df1, 'total_seconds'].sum()))