=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]안녕하세요. 정말 JPA를 제대로 배우며 유익한 시간을 보내고 있는 수강생입니다.질문 1.페치조인2 - 한계 강의를 듣던 중 @BatchSize 를 조절하여N+1 문제를 해결하는 예시를 보여주시는데보여주신 예시의 로그와 제가 테스트 해봤을 때의 로그가 좀 다르게 나와 질문드립니다.인강에서 보여주실 때에는 load one-to-many 라고 주석이 달리면서 실제 조건문에서는 ? 가 2개만 찍혀있는데제가 테스트 해보니 BatchSize에 지정해준 숫자 만큼 로그에? 가 찍히는것을 확인 할 수 있었습니다.혹시 제가 잘 못 테스트 한 것 일까요?질문 2.또한 강의에서 일반적으로 BatchSize 를 전역 설정으로 해놓고 100~1000 사이의 크기를 지정하여 사용하신다고 말씀하셨는데 이는 DB 조회 쿼리 횟수는 줄어들어 N+1 문제는 완화할수 있지만 지연 로딩 시 내가 접근한 객체의 수 만큼만 로드하는 것이 아닌 무조건 배치 사이즈 만큼 로드되기 때문에그 간격이 크면 메모리적인 낭비가 되는거 아닌가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님! 항상 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다! '작업형2 한가지 방법으로만 푸는 방법' 강의해주신 걸 기반으로 작업형 2 모의문제 2번 코드를 작성해 봤는데요 잘 실행되지가 않습니다.import pandas as pd train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') y_test= pd.read_csv('y_test.csv') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) train['price'].describe()#분류는 밸류카운트로 타겟확인 train['reviews_per_month'].sample(10) train.info() # 월간리뷰는 mean으로, 라스트리뷰는 0으로 print(train.head(2)) train.nunique() #name, hostname lastreview 삭제 cols = ['name','host_name','last_review','host_id'] # print('삭제전',train.shape) train = train.drop(cols, axis =1) test = test.drop(cols, axis =1) print('\n삭제한 후', train.shape) train['reviews_per_month'] = train['reviews_per_month'].fillna(0) test['reviews_per_month'] = test['reviews_per_month'].fillna(0) train.isnull().sum() train = train.drop('id',axis = 1) testid = test.pop('id') #테스트아이디는 나중에 쓰니까 # test.head() print(train.isnull().sum()) #test.info() # print(train.shape) # print(test.shape) print(test.info()) print(train.info()) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) set1 = set(train.columns) set2 = set(test.columns) print('------------차이가없어야하는데',set1 - set2,'-----------------') df = pd.concat([train, test], axis=0) train = df.iloc[:len(train), :] test = df.iloc[len(train):, :] print('------------아직도 차이가 있나',set1 - set2,'-----------------') # print(train.shape) # print(test.shape) # print(train.shape, test.shape) # from sklearn.model_selection import train_test_split # print(train.head(2)) # target = train['price'] # target.sample(3) # xtr,xval,ytr,yval = train_test_split(train,target,test_size = 0.2, random_state=2) # print('\n분할 데이터 크기', xtr.shape,xval.shape,ytr.shape,yval.shape) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf=RandomForestRegressor(random_state=0) # rf.fit(xtr,ytr) # pred = rf.predict(xval) # from sklearn.metrics import mean_squared_error # rmse = mean_squared_error(yval,pred) # rmse = rmse ** 0.5 # rmse # test.head() #from sklearn.metrics import r2_score #y_test = pd.read_csv("y_test.csv") #print('r2도 좋다면',r2_score(y_test, pred)) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'id':test_id,'output' :pred }).to_csv('왜안만들어지지;;.csv',index=False) submit.to_csv("result.csv", index=False) 이렇게 코드를 작성해봤는데, r2 score로 평가가 안되고, pred = rf.predict(test)에서 train, test의 컬럼수가 차이난다는 오류가 떠서 인코딩 후 concat 활용후 다시 분리하는 작업도 했는데 계속 안돌아갑니다...

 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]여기에 질문 내용을 남겨주세요.for (int i = 0; i < numbers.size(); i++) { System.out.print(numbers.get(i)); if(i<numbers.size()-1){ System.out.print(", "); } }i < number.size()-1 쪽이 제대로 이해가 안되는거같아서 질문합니다.정수 입력을 1,2,3 입력했으면 numbers.size() = 3i값 = 0 , numbers.size =3i값 = 1 , numbers.size = 3마지막 반복인 i값 = 2 , numbers.size = 3 을 할때는2<3-1 은 맞지않으니 마지막 3뒤에 " , " 출력안됨제가 이해한게 맞을까요 ?  

namespace Algorithm{ internal class Program { static void Main(string[] args) { // Console.CursorVisible = false; const int WAIT_TICK = 1000 / 30; const char CIRCLE = '\u25cf'; int lastTick = 0; while (true) { #region 프레임 관리 int currentTick = Environment.TickCount & int.MaxValue; //만약에 경과한 시간이 1/30초보다 작다면 if (currentTick - lastTick < 1000 / 30) continue; lastTick = currentTick; #endregion 프레임 관리 //입력 //로직 //렌더링 Console.SetCursorPosition(0, 0); for (int i = 0; i < 25; j++) { Console.Write(CIRCLE); } Console.WriteLine(); } } } }  F5키를 누르면 디버그 프로필에 지정된 디버그 실행파일 ~파일경로~ 가 없습니다라고 뜨면서 실행이 안되는데 어떻게 해야할까요?  

쓰레드의 개념에 대해 알겠고, 실제로는 요청마다 쓰레드를 생성하는 것이 아니라 쓰레드 풀에 쓰레드를 200개 정도 생성해두고 꺼내 썼다가 반납한다는 것까지 알겠는데,그럼 멀티 쓰레드는 동시에 여러 쓰레드들이 사용되고 있는 그 상황을 의미하는 건가요?

안녕하세요 강사님. 작업형2 관련해서 문의 드릴게 있습니다. 작업형2에서는 하나의 학습 모델을 잡고, 여러가지 퓨처엔지니어링, 하이퍼파라미터등을 통해 성능을 끌어 올리는게 더 높은 점수를 받는 것인지, 아니면 여러 학습 모델 ex)랜덤포레스트, lightgbm, linear_model 등을 통해 가장 높은 성능을 보이는 학습 모델을 제출하는 것이 더 높은 점수를 받는 것인지 궁금합니다.각각의 학습 모델마다 성능이 다르게 나와서, 그냥 높은 성능을 보이는 모델을 제출하면 되는걸까요?어디에 중점을 둬야 할 지 모르겠어서 문의 남깁니다.~!! 감사합니다

안녕하세요? 3회 기출 1과목 문제 2번에서 df = df.T df[2000].mean()이렇게 할때 ValueError: 2000 is not in range 에러가 나고 m = df[2000].mean() 이렇게 하면 에러가 안나는데 어떤 이유인지 궁금합니다! 

좋은 영상 잘보며 열공 하고 있습니다. 질문1 . 유형2에서 결과 제출할때 pred 이란 변수를 사용하는데, 어떤 책에선 y_pred 이란 변수를 사용하기도 하더라구요. 문제를 읽었을때 변수명에 대한 설명은 없어보이는데, 정해진 변수명이 있나요? 질문2. 유형2는 성능 측정모형(mse, rmse 등)을 알려주고 있습니다. 제가 만약 분류도, 회귀도 무조건 랜덤포레스트만 사용하겠다고 하면 사실 저 성능 측명하는건 굳이 코드에 안짜도 되지요? 채점답변이 csv 파일만 적절하면 되는게 맞는지요?

전처리, 피처엔지니어링 할 때, 언제 무엇을 해야할지 헷갈립니다.가령 데이터가 어떨 때, 어떤 것을 스케일링 해야하는지 헷갈립니다. 기출문제 풀이에서 스케일링을 한 경우도 있고, 안 한 경우도 있다보니 정리가 잘 안되는 느낌입니다.get_nc_data로 n과 c를 나눴다가 다시 concat으로 합친 경우가 있는가 하면, 어떤 회차에서는 그냥 스케일링도 없이 원핫인코딩만 해버리는 경우도 있어서, 언제 어떤 방식으로 전처리를 해야할지 감이 잘 안옵니다. 저런 기준을 잘 모르겠습니다.또, target열을 value_counts()하는 것은 알겠는데, 어떤 회차에서는 또 이것을 pop하기도 해서, 어떨때 pop을 하는 것인지도 분간이 잘 안갑니다ㅠ로그, 지수 수치 변환도, 수치형 데이터가 어떨 때 하고 어떨 때 안하는지 헷갈립니다.

공격이펙트 마무리 강의를 마쳤는데, 공격시 바라보는 방향으로 힘이 주어져서 더 빨리 이동하는데, 딱 딱 대시하고 멈추지가않고, 스르륵 미끄러집니다. 무엇이 문제일까요?using System.Collections;using System.Collections.Generic;using System.IO;using UnityEditor;using UnityEngine;using UnityEngine.UIElements;public class Player : MonoBehaviour{ public float speed = 5; public float jumpUp = 1; public float power = 5; public Vector3 direction; //방향을 위한 Vector3형 변수 public GameObject slash; Animator pAnimator; //애니메이션 관리를 위함 Rigidbody2D pRig2D; //물리효과처리 + SpriteRenderer sp; void Start() { pAnimator = GetComponent<Animator>(); pRig2D = GetComponent<Rigidbody2D>(); direction = Vector2.zero; sp = GetComponent<SpriteRenderer>(); } void KeyInput() { direction.x = Input.GetAxisRaw("Horizontal"); if (direction.x < 0) { //left sp.flipX = true; pAnimator.SetBool("Run", true); } else if (direction.x > 0) { //right sp.flipX = false; pAnimator.SetBool("Run", true); } else if (direction.x == 0) { pAnimator.SetBool("Run", false); } if (Input.GetMouseButtonDown(0)) { pAnimator.SetTrigger("Attack"); } } void Update() { //클래스 사용 KeyInput(); Move(); if (Input.GetKeyDown(KeyCode.W))//W키 눌렀을때 { if (pAnimator.GetBool("Jump") == false) { Jump(); pAnimator.SetBool("Jump", true); } } } private void FixedUpdate() { Debug.DrawRay(pRig2D.position, Vector3.down, new Color(0, 1, 0)); RaycastHit2D rayHit = Physics2D.Raycast(pRig2D.position, Vector3.down, 1, LayerMask.GetMask("Ground")); if (pRig2D.velocity.y < 0) { if (rayHit.collider != null) { if (rayHit.distance < 0.7f) { pAnimator.SetBool("Jump", false); } } } } //움직임 함수 public void Move() { transform.position += direction speed Time.deltaTime; } public void AttSlash() { //플레이어 오른쪽 if (sp.flipX == false) { pRig2D.AddForce(Vector2.right * power, ForceMode2D.Impulse); GameObject go = Instantiate(slash, transform.position, Quaternion.identity); go.GetComponent<SpriteRenderer>().flipX = sp.flipX; } else //왼쪽 { pRig2D.AddForce(Vector2.left * power, ForceMode2D.Impulse); GameObject go = Instantiate(slash, transform.position, Quaternion.identity); go.GetComponent<SpriteRenderer>().flipX = sp.flipX; } } //점프 함수 public void Jump() { //벡터값 제로 pRig2D.velocity = Vector2.zero; //제로로 해줘야 이전에 있던 값(힘)이 사라진다? //위로 힘 가해주기 pRig2D.AddForce(new Vector2(0, jumpUp), ForceMode2D.Impulse); } } 

sum(axis=1) 을 항상 꼭 써줘야 하나요?행 방향 열방향이라고 하셨는데지금 행 방향 1행으로 다 더하니까 axis=0 아닌가요?

이제 levene검정을 통해서 분산이 다르면 독립표본검정을 실시하면 되는데,만약 같으면 무엇을 사용해야하나요???

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님!2회 기출유형 (작업형1) 5분경에 df.iloc를 통해서 10개의 데이터를 대체하는 게 있는데요, 이전에 판다스 강의하실 때 iloc의 경우 :10이면 9까지만 포함되는 걸로 기억하는데 제 기억이 잘못된 걸까요?loc는 [0:9]면 9까지고, iloc는 [0:9]면 8까지로 기억하는데 헷갈리네요 ㅠㅠ 한 번만 다시 설명 부탁드립니다.

기출 3회차 2유형문제로버스트 스케일링을 하는 이유가 무엇인가요?처음부터 수치형 데이터인데, 왜 로버스트 스케일링으로 변환해서 머신러닝안에 넣어주는 건가요?

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]여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요 강의 정말 잘 듣고있습니다 !!강의 30:00 부근에서 TABLE_PER_CLASS 전략이 왜 안좋냐면 조회시 부모 클래스로 조회를 할 수도 있는데 그런경우에 UNION 쿼리가 나가는 단점이 있다고 하셨습니다.그래서 전략을 JOINED로 바꾸고 실행해봤는데 이런식으로 LEFT JOIN을 여러번 하게 되고SINGLE TABLE 전략은 예상한대로  이런 결과가 나오더라구요. 이 결과들만 보면 SINGLE TABLE이 말씀하신것처럼 심플하게 조회가 되고,JOINED와 TABLE PER CLASS 는 사실 성능상 비슷해보이는데TABLE PER CLASS 전략만 단점을 소개해주셔서 질문드렸습니다.질문은 한마디로, JOINED도 성능이 그렇게 좋진 않은것 아닌가??입니다!! 읽어주셔서 감사합니다.

1차이 나는 이유가 있을까요..?정답은 1986 2130144 인데143이 나옵니다. 코딩이 잘못된 부분이 있을까요? import pandas as pd df = pd.read_csv("5-2bmi.csv") df['bmi']=df['Weight']/(df['Height']/100*df['Height']/100) print(df) cond1=df['bmi']>=18.5 cond2=df['bmi']<23 cond3=df['bmi']>=23 cond4=df['bmi']<25 print(len(df[cond1&cond2]),len(df[cond3&cond4])) print(abs(len(df[cond1&cond2])-len(df[cond3&cond4])))  

too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed 저장을 하려면 이런 오류가 자꾸뜨는데 확인부탁드립니다.  submit=pd.DataFrame({'CLIENTNUM':test_id, 'Attrition_Flag': pred[:,1]})

mean /mean_se/mean_ci_lower/mean_ci_upper/obs_ci_lower/obs_ci_upper/6회 기출문제 작업형3 마지막 문제 신뢰구간 구하는 문제에서 위와 같이 표가 나왔는데요. obs_ci_lower/obs_ci_upper 이 구간이 아니고mean_ci_lower/mean_ci_upper 이 구간 인건가요?  

안녕하세요 너무 질문을 자주 올리는거 같아 민망하네요 ㅎㅎ..강의 수강 중 궁금한 점이 있어 질문드립니다. s3 배포 시 제약조건?멀티 프로바이더 부분에서 s3 배포 시, 서울 리전에만 배포가 안됩니다. (still creating 무한루프)제가 배포하려는 코드는 아래와 같습니다.# provider.tf provider "aws" { region = "ap-northeast-2" } provider "aws" { alias = "apne3" region = "ap-northeast-3" } # main.tf resource "aws_s3_bucket" "apne2" { bucket = "tf-apne2-hb" } # 오사카 리전 resource "aws_s3_bucket" "apne3" { bucket = "tf-apne3-hb" provider = aws.apne3 }서울 리전에 배포할 때 해당 버킷명을 사용할 때만 배포가 안되며, 다른 버킷명이나 다른 리전에 배포하면 잘 배포가 됩니다. 콘솔에서 위와 동일하게 생성해보면 "the ap-northeast-2 location constraint is incompatible for the region specific endpoint this request was sent to." 와 같은 에러가 떨어지는데 처음보는 경우라 혹시 알고 계신게 있는지 궁금해서 질문 남깁니다. vpc 배포 후 provider 변경 resource "aws_vpc" "apne2" { cidr_block = "10.0.0.0/16" } resource "aws_vpc" "apne3" { cidr_block = "10.0.0.0/16" }위처럼 배포 시 서울 리전에 vpc가 2개 생성됐습니다.이후 apne3 vpc 리소스에 provider = aws.apne3을 추가한 후 plan 해보면 서울 리전에 vpc가 삭제되고 오사카 리전에 생기는게 아닌, 서울 리전에도 남고 오사카 리전에도 새로 추가가 됩니다.tfstate 파일에서도 provider와 속성값들이 변경은 되는데 기존 리소스는 왜 삭제되지 않는지 궁금합니다. 추가로 제가 질문을 거의 매일 남기는거 같아서 좀 죄송스럽습니다. 차라리 큰 챕터가 끝낼따마다 궁금한걸 정리한 후 한번에 질문드리면 더 나으실까요??

선생님이 알려주신대로 블로그를 만들어서 유용하게 운영중입니다. 지금까지 별 다른 문제가 없었는데 1달전부터 갑자기 마크다운 이미지가 안보이더라구요ㅠㅠ이상한건 5월31일 이후 작성한 마크다운 게시물들만 이미지가 출력되지 않는다는겁니다..제가 content 폴더에 마크다운, 이미지 파일을 싹다 몰아넣고 관리중인데 이게 문제인걸까요?? 빌드하고 public 폴더 확인해보려니 양이 너무 방대해서 하나하나 확인할 엄두가안나네요...혹시 해결 방법없을까요ㅠㅠhttps://github.com/BoubleJ/BoubleJ.github.io제 깃허브 코드입니다. 감사합니다!