학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요3회 2유형으로 lightGBM을 활용해 봤는데요... 에러가 나와요

공부하다보니 statsmodels ols 해석 관련해서 헷갈리는 부분이 있습니다.statsmodel로 ols 모델 만들어두고 model.summary()로 해석하거나 anova_lm(model)로 해석할 수 있던데, 두개의 차이점이 뭔가요??

캐글에 올려주신 자료 중 T1-23 문제를 풀고 있습니다.f1컬럼에서 10번째로 큰 값을 찾는 중에 질문이 생겨 질문 드립니다! 실제로 f1을 소팅해서 보면 중복값이 있어 10번째로 큰 값이 86인데 선생님 풀이에는 소팅해서 10번째에 있는 값인 88로 대체하셨더라고요실제 값에 관계없이 10번째에 위치한 값으로 대체해도 되는 건가요? 선생님 풀이)# f1데이터에서 10번째 큰 값으로 결측치를 채움top10 = df['f1'].sort_values(ascending=False).iloc[9]print(top10)df['f1'] = df['f1'].fillna(top10)결과) 88.0 실제 값 소팅 결과)print(df.sort_values('f1',ascending=False).head(15)) id age city f1 f2 f3 f4 f5 56 id57 3.0 대구 111.0 0 NaN ISFJ 29.269869 7 id08 38.0 서울 101.0 1 NaN INFJ 83.685380 57 id58 0.0 대구 100.0 2 NaN ESTP 33.308999 73 id74 45.0 경기 98.0 0 NaN ESTP 52.667078 71 id72 8.0 경기 97.0 0 NaN ESTJ 97.381034 69 id70 -9.0 경기 96.0 1 NaN ISTP 48.431184 77 id78 92.0 경기 96.0 1 NaN INTJ 69.730313 32 id33 47.0 부산 94.0 0 NaN ENFJ 17.252986 48 id49 75.0 대구 88.0 0 NaN INTP 37.113739 44 id45 97.0 대구 88.0 0 NaN ENFJ 13.049921 17 id18 41.0 서울 87.0 2 NaN ISFJ 80.138280 62 id63 88.0 경기 86.0 1 NaN ISFJ 73.586397 68 id69 75.0 경기 85.0 0 NaN ESTJ 69.730313 15 id16 68.0 서울 85.0 0 NaN ESFP 16.283854 4 id05 24.0 서울 85.0 2 NaN ISFJ 29.269869

이 강의에서 h2-database 관련해서 계속 오류가 발생합니다. 일단 해결은 시도중이나.. 일단 다음 강의부터는 어떻게 흘러가는지 보기만 하고.. 김영한님 로드맵 따라 "스프링 핵심 원리 - 기본편" 여기서부터 다시 프로젝트를 만들어도 될까요?휴학생이라서 온라인 부트캠프도 하고 있습니다. 그곳에서 쿼리문을 이용해서 순수 jdbc를 만들어봐서 개념은 익히고 있어요.. 그래서 이 방법으로 해도 괜찮을지 여쭤보고 싶습니다. 강의에서도 김영한 강사님이 옛날방식으로 간단하게만 들어달라고 하셔서 여기서 목매는 것보다 일단 눈으로만 이 파트보고 넘어가는게 나을거 같아서요..

안녕하세요. 항상 양질의 강의를 제공해주셔서 정말 감사합니다! 대상 웹서버가 Json 형태로 데이터를 주고 받고 있는데요. 키 값에 SQLInjection 공격이 가능한가요? 저는 한번도 성공한 적이 없어서요. 된다면 URL 인코딩을 하지 않는 게 맞겠죠? 그리고 json형태로 데이터가 전달될 때 이게 api 사용인지 웹페이지 호출인지 어떻게 구분하는 게 좋을까요? 웹페이지도 확장자를 안 보이게 할 수 있으니까요 어떻게 구분하는 게 좋을지 궁금합니다 ^^ 감사합니다!

count가 결측치를 체크하지 않아서 2라고 하셨는데 무슨 말인가요?ㅠㅠ 3분20초 내용입니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요저는 레이블인코딩으로 밀고나갈건데요!train의 범주형 컬럼의 카테고리 ⊂ test의 범주형 칼럼의 카테고리 이거나 아예 두개가 다를 경우만train, test 합친 후에 레이블 하고나머지의 경우는 그냥 레이블인코딩 하는걸로 암기하면되나요?

오브젝트 컬럼 전처리 시에예를들어 test에는 있는데 train에는 없다면 데이터를 합쳐서 라벨 또는 원핫 인코딩 가능하다면 데이터를 합친다는거는 train데이터와 test데이터를 합치는 거는 data_all = pd.concat(train,test) 이런식으로 합치고 인코딩 후 나누면 되나요?? 합친 후 인코딩 후 소스가 궁금합니다. 추가로 위와 같은경우에 바로 라벨인코딩하면 에러나나요? 만약 neigbourhood 컬럼 test 값에 train에 포함되지 않은 값이 있다면.

formula 를 작성할때 C 를 감싸는 경우는 문자값이지만 수치형일 경우 감싸는 사항아닌가요? C 를 붙이는지 안붙이는지에 따라서 결과값이 달라지네요. 아래 Pclass 는 수치형인데 C 가 붙혀져서 질문드려 봅니다. import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit df = pd.read_csv("/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv") formula = "Survived ~ C(Pclass) + Gender + SibSp + Parch" model = logit(formula, data=df).fit() model.params 

강사님 수업 정말 잘 듣고 있습니다.단순한 궁금증이 생겨 문의드립니다.Local Storage는 어디에 있는 걸까요?어떤 저장소를 사용하는 것인지 알고 싶네요

- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

17강에서 class도 함수로 인식한다 라고 하셨고포맷도 함수와 같다고 생각되는데,어떻게 구별해서 사용해야 하나요?언제 클래스를 써야하고,언제 함수를 써야하는지가 잘 인식되지 않아서요.

- 카프카를 공부하시면서 생긴 질문들을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요~auto_commit_interval_ms_config 에 대해 궁금한 점이 있는데요 찾아봐도 모호해서 질문드립니다.auto_commit_interval_ms_config = 60이라고 가정했을때위 옵션은 poll() 호출 여부와 관계없이 60초 마다 자동으로 커밋을 해주는건가요?아니면 마지막 자동커밋 발생하고 60초 이후에 poll() 이 호출될때 커밋을 해준다는건가요?

회사일이 바빠 강의를 수강하지 못했습니다.가능하다면 수강 기간 연장 가능할까요?

안녕하세요 코드보고 공부하다가 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다.문제에서 가수가 라이브한 곡 순서대로 부른곡의 길이가 분 단위로 나타난다고 하였습니다.예시에서는 오름차순으로 잘 정렬되어있지만 가수가 라이브한 곡들의 길이가 뒤죽박죽되어있을때도 있을것을 고려해 배열을 정렬해준뒤 강사님의 풀이랑 똑같은 풀이를 적용하였는데 오답이라고 떴습니다.정렬메소드가 들어가면 왜 오답이 뜨는지 궁금합니다 !

안녕하세요! 캐글에 올려주신 자료로 시험대비 잘 하고 있습니다!ㅎㅎT1-20 문제를 풀던 중에 데이터 병합하는 부분에서 궁금한 것이 있어 질문드립니다.선생님께서 풀이하신 것과 다르게 아래와 같이 풀었는데 답이 다르게 나오는데 혹시 이유를 알 수 있을까요?단지 f4컬럼을 기준으로 b1, b3 데이터를 병합하는거라 이해하고 이렇게 풀었습니다! df=pd.merge(b1, b3, on=['f4'])# print(df.shape)df=df.dropna(subset=['r2'])# print(df.shape)df=df.head(20)print(df['f2'].sum()) 

안녕하세요강사님은 푸실때 sklearn standardscaler로 풀었는데저는 직접 풀어서 계산했는데 소수점 2.15가 나옵니다. 뭐가 틀렸는지를 모르겠네요. 이렇게 하면 오답이되는건가요? 

안녕하세요. 코드로 8080에 접속해서 회원가입하고 등록하는건 잘 되었습니다. 또한 h2-database에서http://localhost:8082/login.do?jsessionid=573840fda7971b85bee554c496227dcd로 들어가서도 문제없이 하였습니다.@Bean public MemberRepository memberRepository() { // return new MemoryMemberRepository(); return new JdbcMemberRepository(dataSource); }하지만 return new JdbcMemberRepository(dataSource); 이렇게 하고 이름을 입력하고 등록을 누르거나 조회를 누르면 화이트라벨 에러가 발생합니다.spring.application.name=hello-spring spring.datasource.url=jdbc:h2:tcp://localhost/~/test spring.datasource.driver-class-name=org.h2.Driver spring.datasource.username=saproperties는 문제없이 입력하였습니다.2024-06-16T14:47:06.989+09:00 ERROR 15340 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-3] com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool : HikariPool-1 - Exception during pool initialization. org.h2.jdbc.JdbcSQLNonTransientConnectionException: Connection is broken: "java.net.ConnectException: Connection refused: getsockopt: localhost" [90067-224] 2024-06-16T14:47:07.004+09:00 ERROR 15340 --- [hello-spring] [nio-8080-exec-3] o.a.c.c.C.[.[.[/].[dispatcherServlet] : Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [] threw exception [Request processing failed: java.lang.IllegalStateException: org.springframework.jdbc.CannotGetJdbcConnectionException: Failed to obtain JDBC Connection] with root cause java.net.ConnectException: Connection refused: getsockopt에러가 길어서 핵심적인 에러들만 가져왔습니다. 스프링도 3. 이상이여서 h2를 2.1.214 버전 이상 사용하였습니다. 밑에 코드들은 저의 인텔리제이에 있는 코드들입니다. 대부분 복붙해서 문제는 없는거 같아요.package hello.hello_spring.repository; import hello.hello_spring.domain.Member; import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils; import javax.sql.DataSource; import java.sql.*; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Optional; public class JdbcMemberRepository implements MemberRepository { private final DataSource dataSource; public JdbcMemberRepository(DataSource dataSource) { this.dataSource = dataSource; } @Override public Member save(Member member) { String sql = "insert into member(name) values(?)"; Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS); pstmt.setString(1, member.getName()); pstmt.executeUpdate(); rs = pstmt.getGeneratedKeys(); if (rs.next()) { member.setId(rs.getLong(1)); } else { throw new SQLException("id 조회 실패"); } return member; } catch (Exception e) { throw new IllegalStateException(e); } finally { close(conn, pstmt, rs); } } @Override public Optional<Member> findById(Long id) { String sql = "select * from member where id = ?"; Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); pstmt.setLong(1, id); rs = pstmt.executeQuery(); if(rs.next()) { Member member = new Member(); member.setId(rs.getLong("id")); member.setName(rs.getString("name")); return Optional.of(member); } else { return Optional.empty(); } } catch (Exception e) { throw new IllegalStateException(e); } finally { close(conn, pstmt, rs); } } @Override public List<Member> findAll() { String sql = "select * from member"; Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); rs = pstmt.executeQuery(); List<Member> members = new ArrayList<>(); while(rs.next()) { Member member = new Member(); member.setId(rs.getLong("id")); member.setName(rs.getString("name")); members.add(member); } return members; } catch (Exception e) { throw new IllegalStateException(e); } finally { close(conn, pstmt, rs); } } @Override public Optional<Member> findByName(String name) { String sql = "select * from member where name = ?"; Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; ResultSet rs = null; try { conn = getConnection(); pstmt = conn.prepareStatement(sql); pstmt.setString(1, name); rs = pstmt.executeQuery(); if(rs.next()) { Member member = new Member(); member.setId(rs.getLong("id")); member.setName(rs.getString("name")); return Optional.of(member); } return Optional.empty(); } catch (Exception e) { throw new IllegalStateException(e); } finally { close(conn, pstmt, rs); } } private Connection getConnection() { return DataSourceUtils.getConnection(dataSource); } private void close(Connection conn, PreparedStatement pstmt, ResultSet rs) { try { if (rs != null) { rs.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } try { if (pstmt != null) { pstmt.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } try { if (conn != null) { close(conn); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } private void close(Connection conn) throws SQLException { DataSourceUtils.releaseConnection(conn, dataSource); } } package hello.hello_spring.repository; import hello.hello_spring.domain.Member; import org.springframework.stereotype.Repository; import java.util.*; public class MemoryMemberRepository implements MemberRepository { private static Map<Long, Member> store = new HashMap<>(); private static long sequence = 0L; @Override public Member save(Member member) { member.setId(++sequence); store.put(member.getId(), member); return member; } @Override public Optional<Member> findById(Long id) { return Optional.ofNullable(store.get(id)); } @Override public List<Member> findAll() { return new ArrayList<>(store.values()); } @Override public Optional<Member> findByName(String name) { return store.values().stream() .filter(member -> member.getName().equals(name)) .findAny(); } public void clearStore() { store.clear(); } }  

import pandas as pd train = pd.read_csv("5_train.csv") test = pd.read_csv("5_test.csv") #EDA train.head() train.shape, test.shape # train.info() # train['price'].value_counts() train.isnull().sum() test.isnull().sum() cols = train.select_dtypes(include='O').columns print(train.shape, test.shape) # #Label Encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) print(train.shape, test.shape)안녕하세요 선생님! 에러는 안 나는데 레이블인코딩이 안되는데 뭐가 문제인지 모르겠습니다..!

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