sklearn으로 rmse 활용하는 방법을 알려주셨는데공식이 너무 길고 암기가 어려워서요 코드 전체를 외워야 한다는 말씀이시죠?그리고, 대안으로 말씀주신 mse는 사용법이 어떻게 될까요?from sklearn.metrics import mean_squared_error랜덤포레스트 모델생성/학습/예측 ~이후mse(y_val, pred)위와 같이 작성해서 점수를 산출하면 되는게 맞는지 궁금합니다!

application.yml이나 properties에 적는 설정 정보? 들을어디서 찾아볼 수 있을까요...공식 문서를 찾아보는데 확인이 잘 안 됩니다.logging.level.org.hibernate.SQL = debug 특히 이 부분같은 경우 어디있는지 모르겠어요

StringBuffer,StringToken 이거뿐만 아니라 Math등도 알려주시는건가요?

안녕하세요.래퍼클래스 강의 중 궁금한게 있어서 문의드립니다. 래퍼 클래스 기본형 한계 얘기하시면서 값이 있으면 MyInteger객체를 반환해주고 없으면 null을 반환한다고 하셨는데, MyInteger는 toString을 재정의 해서 해당 클래스의 value를 String으로 출력하도록 되어 있어서 value가 나오는건 알겠는데 밑의 예시처럼 값이 없을 때에는 null 이 나오는데 이게 System.out.println(null)과 같은 뜻일텐데 따로 이런식으로 입력해보면 null이라고 안 찍히고 에러가 나더라고요. println 메서드 까서 봐도 밑과 같이 되어 있는데 String.valueOf(null)은 에러가 나고요.설명 부탁드립니다.System.out.println(findValue(arrInt, 100));public void println(Object x) { String s = String.valueOf(x);

제목처럼 언리얼 에디터 상에서 구조체 블루프린트?를 만들었는데요 여기에 선언된 변수에 들어있는 값을리플렉션 시스템을 활용해 C++ 상에서 불러올수 있나요??

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button onClick () => moveToList()호출 시 파라미터가 없기 때문에if 절 타지 않고(undefined)else로 빠지는데, 동작이 잘 되는 이유는moveToList() 함수 밖에서 선언한const queryDefault = createSearchParams({ page, size }).toString();덕분에 동작이 잘 되는것입니다. 

2유형 풀때마다 조금씩 헷갈려서 저만의 베이스라인을 잡고가려는데아래와 같이 틀을 잡아도 괜찮을까요?# 데이터 불러오기 import pandas as pd X_test = pd.read_csv('X_test') X_train = pd.read_csv('X_train') y_train = pd.read_csv('y_train') # EDA실시, 제출용 아이디 값 분리, 데이터 전처리(예: 라벨인코더) X_train = X_train.drop('ID', axis = 1) X_test_id = X_test.pop('ID') from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = X_train.select_dtypes(include = 'object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) # 검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y_train['변수'], test_size = 0.2, random_state = 2022) # 분류일때는 stratify=y 설정추가 # 랜덤 포레스트 from sklearn.ensenble import RandomForestClassifier # 회귀문제시에는 Regressor from sklearn.metrics import 평가지표 # 시험에서 요구하는 평가지표 model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) # model.predict일수도 있음 print(평가지표(y_val, pred[:,1])) # 0,1중 시험에서 요구하는 값 #예측 pred = model.predict_proba(X_test) # model.predict일수도 있음 print(pred) # 데이터 프레임 만들기, 제출 result = pd.DataFrame({'ID': X_test_id, '변수': pred[:,1]}) result.to_csv('수험번호.csv', index = False)또한 모델학습시에 predict_proba와 predict을 어떻게 구분하여 사용하는지 아직 헷갈리는데 설명해주시면 감사하겠습니다!

왜 출력결과 index 2번에 False라고 나올까요?? True 아닌가요?

지난 이틀전 토요일에서는 문제없이 작동했었는데, 갑자기 게시글 작성 api가 제대로 요청을 받지 않는 것 같습니다.스웨거로도 요청 보내보았는데, 되지 않아 질문 올렸습니다!

안녕하세요 강사님,강의를 수강중인 수강생입니다.궁금한 사항이 있어 질문드립니다.PersistentUrlRoleMapper의 getUrlRoleMapping를 확인해보면 결국 urlRoleMappings 변수의 key value부분이SecurityFilterChain의 requestMatchers("/admin/**").hasAuthority("ROLE_ADMIN")이 되는것 같습니다.예를들어 컨트롤러 쪽 api 호출시/admin/select 는 ROLE_MANAGER, ROLE_ADMIN 접근 가능하며/admin/insert ROLE_ADMIN만 호출을 허락하려고하면 JPA나 쿼리를 수정해서 urlRoleMappings 에 매핑하면 될지 궁금하여 질문드립니다.현재 업무중의 테이블이 Role 과 Menu가 있고,Role과 Function이라는 테이블이 있어서,Menu접근에 권한과 Menu하위에 기능별로 다르게 권한을 동적으로 주려고하다보니 해당부분을 수정하면 될것 같아서 질문을 드립니다. public class PersistentUrlRoleMapper implements UrlRoleMapper{ public PersistentUrlRoleMapper(ResourcesRepository resourcesRepository) { this.resourcesRepository = resourcesRepository; } @Override public Map<String, String> getUrlRoleMappings() { urlRoleMappings.clear(); List<Resources> resourcesList = resourcesRepository.findAllResources(); resourcesList.forEach(re -> { re.getRoleSet().forEach(role -> { urlRoleMappings.put(re.getResourceName(), role.getRoleName()); }); }); return urlRoleMappings; } }

df = pd.get_dummies(df, columns = ['Location', 'WindGustDir', 'WindDir9am', 'WindDir3pm']) MinTemp MaxTemp Rainfall Evaporation Sunshine WindGustSpeed WindSpeed9am WindSpeed3pm Humidity9am Humidity3pm ... WindDir3pm_NNW WindDir3pm_NW WindDir3pm_S WindDir3pm_SE WindDir3pm_SSE WindDir3pm_SSW WindDir3pm_SW WindDir3pm_W WindDir3pm_WNW WindDir3pm_WSW 0 13.4 22.9 0.6 4.4 8.2 44.0 20.0 24.0 71.0 22.0 ... False False False False False False False False True False 1 7.4 25.1 0.0 4.4 8.2 44.0 4.0 22.0 44.0 25.0 ... False False False False False False False False False True 2 12.9 25.7 0.0 4.4 8.2 46.0 19.0 26.0 38.0 30.0 ... False False False False False False False False False True 3 9.2 28.0 0.0 4.4 8.2 24.0 11.0 9.0 45.0 16.0 ... False False False False False False False False False False 4 17.5 32.3 1.0 4.4 8.2 41.0 7.0 20.0 82.0 33.0 ... False True False False False False False False False False 5 rows × 106 columns one hot encoding시에 이진법(0 또는 1)로 반환되어야하는데 false 또는 True로 반환됨.

이미지가 작게 보인다면https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/2722bc2b-12a3-4512-a5b7-35227283e6ec/aaaa.png여기로 부탁드립니다! 우선 좋은 강의 배포해주셔서 정말 감사드립니다 :) 우선 설명 하기전에왼쪽: A 트랜젝션오른쪽: B 트랜젝션 으로 예시 하겠습니다. 순서를 말씀드리자면 A 트랜젝션 "SELECT * FROM account WHERE id=1;" 구문 실행B 트랜젝션 "SELECT * FROM account WHERE id=1;" 구문 실행B 트랜젝션 "UPDATE account SET balance=balance-150, version=2 WHERE id=1 AND version=1;" 업데이트 실행A트랜젝션 "UPDATE account SET balance=balance-200, version=2 WHERE id=1 AND version=1;" 업데이트 실행B트랜젝션 Commit 실행A트랜젝션 Commit 실행영상에서는 B 트랜젝션을 먼저 Update 문 실행하고 그리고 Commit 을 실행 하고나서 A 트랜젝션을 Update을 하였으니 version 정보가 불일치로 정상적으로 A 트랜젝션은 업데이트가 일어나지 않겠지만 제가 업로드한 이미지 순서대로 하게된다면 즉 A, B 트랜젝션이 동시에 Update를 실행하고이후 동시에 A, B 트랜젝션이 동시에 Commit 을 실행하면 balance 가 0 으로 되지 않을까요? (A 트랜젝션이 맨 나중에 Commit을 했으니깐)반대로 B 트랜젝션이 맨 마지막에 Commit을 하게 된다면 balance 값은 50으로 설정되겠지만 정상적으로 업데이트가 된다고 가정시 balance 값은 -150 이 일어나야 하는데요.이런 케이스 때문에 optimistic Lock 보다 Pessimistic Lock 으로 해야 하지 않을까요???? 갑자기 이런 의문이 들어서 질문 드립니다.

안녕하세요 큰돌선생님! 늘 제가 먼저 해보고 선생님 코드를 보는데, 제 코드랑 달리 선생님 코드는 너무 깔끔해서 항상 감동합니다.. 늘 감사합니다다름이 아니라,http://boj.kr/3f2dfd5dd72a45e69326ea4b3d0e2216저는 이 문제에서 마지막 벽 하나 없애는 부분을 비트마스킹으로 경우의 수를 만들어서 싹 돌려줬는데요.. 5중 for문..ㅋㅋ으로 시간초과 뜰줄 알았으나 다행히(?) 맞았습니다가 뜨긴했는데 불안해서요.. 이런식으로 짜는 건 많이 비추하시나요?ㅠㅠ 실제 코테였다면 이렇게 하는게 위험한 방법인지 궁금해서 한 번 질문드려요!! 좋은 하루 보내세요!!

안녕하세요.작년에 강의를 결제하여 잘 들었고 해당 내용에도 실무에도 많은 부분에 적용하여 큰 도움이 되고 있습니다 감사합니다.다만 계속 처리해야할 일이 많아져 제가 테스트 부분을 아직 듣질 못해서.. 혹시 수강기간을 연장해주실수 있으실까 싶어서 문의드립니다.감사합니다.

안녕하세요 강사님2유형 최종 예측 시 궁금한게 있어서 질문드립니다.  파라미터 튜닝하면서 RandomForestClassifier() 인자로 'random_state' 를 넘겨주고 있는데,튜닝이 끝난 후 실제 예측 시에도 'random_state' 값을 그대로 두고 하는게 나은가요?아니면 튜닝이 끝났으면 해당 인자는 지우고 예측하는게 나을까요?rt = RandomForestClassifier(random_state=2002, max_depth=7, n_estimators=200)

안녕하세요 선생님 🙂 다른 문제들을 풀다가 질문드렸던걸 까먹었었네요 ㅠㅠ 드렸던 질문은 해결되었지만 문제를 다시 들여다보니 이해가 가지 않는 부분이 하나 더 있어서 다시 질문드립니다.  else if (result.size()) func();위의 코드는 str[i]가 숫자가 아니면서 result의 size가 1 이상일 경우라고 이해했습니다. 약간의 변형을 위하여 else if가 아닌 if문으로 변경하여 아래와 같이 변경했더니 결과 값이 이상해졌습니다.if (str[i] >= 97 && result.size()) func(); 이외에도 다방면으로 접근해봤지만 전부 결과 값이 이상하게 나왔습니다. 도대체 저 코드가 의미하는 것이 뭘까요..?? ㅠㅠ

안녕하세요 선생님!원핫인코딩 후 lightgbm을 적용했을때 아래와 같은 코드가 나오는데, 일단 제가 구하려는 rmse 값은 나오는데 아래와 같은 코드가 나오는 이유가 궁금합니다![LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000150 seconds. You can set force_row_wise=true to remove the overhead. And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true. [LightGBM] [Info] Total Bins 386 [LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 3007, number of used features: 8 [LightGBM] [Info] Start training from score 12299.193216 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf

혹시 어떤 키보드 사용하시는지요 .😀

DBConnectionUtil을 통해 커넥션을 획득하는 과정에서의 용어 질문입니다. 커넥션을 획득한다커넥션을 연결한다 이 둘의 의미가 여기서는 획득한다(얻다)가 더 알맞는 표현인건가요?