작업형 2 풀이를 할 때 수치형 데이터들 따로 건들지 않고 id 부분만 삭제하고 object형 데이터들을 단순 삭제 하고 모델 학습 후 검증 데이터로 평가했을때 어느정도 %가 나와야지 채점을 할 때 만점 받을 수 있을까요?단순하게 데이터를 전처리해도 검증 데이터로 평가했을 때 90% 정도가 나온다면 하이퍼파라미터 변경이나 수치형 데이터 스케일링, object형 원핫, 레이블 인코딩을 굳이 할 필요는 없는 것일까요?

저는 아무리 해도 계속 값들이 (0,0)으로 나오는데 어떤 부분이 잘못된 것 일까요?ㅜㅜ

분류와회귀문제를 구분할 수 있는 방법이 있을까요?  분류는 어느 집단에 속하는지 회귀는 특정값으로 예측하라 라고 나오면 구분하려고 했는데 기출 6회 2유형 문제를 보니까 난방 부하 단계를 예측하라고 해서 회귀라고 생각했는데 분류네요ㅠㅠ  초보여서 혹시나 구분할 수 있는 꿀팁이 있다면 부탁드리겠습니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요.좋은 강의 항상 감사드립니다.작업형2번 검증데이터 나누기 부분 질문드립니다.어떤 문제에서는 cols에 범주형 데이터를 제외하고 -> 랜덤포레스트(섹션10 작업형2신유형), 어떤 문제는 labelencoder -> 검증데이터 나누기 -> 모델 학습 및 평가로 이어지는데요.  범주형 데이터가 적을 경우 cols에 범주형 컬럼은 빼고 적은 후 (labelencoder 안하고) 바로 모델 학습을 해도 괜찮은가요?(섹션10 작업형2)검증데이터 나누기 작업이 들어간 문제들은 어떤 상황이라서 인가요? 꼭 필요한 작업인가요?감사합니다!

섹션3 - 스프링으로 전환하기 부분 9:47[질문 내용]세팅에서 Gradle(Default)랑 Intellij IDEA 둘 다 변경해봤는데도 오류뜹니다도와주세요 ㅎ그흑

강의에서 선생님 결과값은 보기 좋게 나오는데저는 이렇게 컬럼이 뒤로 갈수록 칸이 보기가 안좋아서 설정법이 따로 있는지 문의 드립니다.

안녕하세요 문의드립니다.그룹바이 정의값을 df['월평균']으로 넣으면 오류가 나고df['월평균'] = df.groupby('연도')['총범죄'].sum()/12 df['월평균']result로 넣으면 오류가 안나는 이유가 뭘까요?result = df.groupby("연도")['총범죄'].sum()/12 result 

안녕하세요. etcd 백업/리스 투어 진행하고 있는데 정상적으로 etcd snapshot 생성 후 resore 시 etcd pod가 pending 상태를 유지합니다. 혹시 이류를 알 수 있을까요?스냅샷 생성 명령어$ ETCDCTL_API=3 etcdctl --endpoints https://127.0.0.1:2379 --cert=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt --key=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt snapshot save /home/k8sadm/20240610.db 스냅샷 정상 확인$ ETCDCTL_API=3 etcdctl --write-out=table snapshot status 20240610.dbDeprecated: Use etcdutl snapshot status instead.+----------+----------+------------+------------+| HASH | REVISION | TOTAL KEYS | TOTAL SIZE |+----------+----------+------------+------------+| 1c359138 | 2024399 | 888 | 3.8 MB |+----------+----------+------------+------------+  스냅샷 리스토어 명령어ETCDCTL_API=3 etcdctl --data-dir /var/lib/etcd-backup snapshot restore 20240610.db4. descirbe etcd podkubectl describe pod etcd-k8s-jyhyun -n kube-systemName: etcd-k8s-jyhyunNamespace: kube-systemPriority: 2000001000Priority Class Name: system-node-criticalNode: k8s-jyhyun/Labels: component=etcd tier=control-planeAnnotations: kubeadm.kubernetes.io/etcd.advertise-client-urls: https://10.6.20.130:2379 kubernetes.io/config.hash: fa7fbc532f6755b3221eb69e85a2d135 kubernetes.io/config.mirror: fa7fbc532f6755b3221eb69e85a2d135 kubernetes.io/config.seen: 2024-06-10T11:30:54.682732539+09:00 kubernetes.io/config.source: fileStatus: PendingSeccompProfile: RuntimeDefaultIP:IPs: <none>Controlled By: Node/k8s-jyhyunContainers: etcd: Image: registry.k8s.io/etcd:3.5.12-0 Port: <none> Host Port: <none> Command: etcd --advertise-client-urls=https://10.6.20.130:2379 --cert-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt --client-cert-auth=true --data-dir=/var/lib/etcd --experimental-initial-corrupt-check=true --experimental-watch-progress-notify-interval=5s --initial-advertise-peer-urls=https://10.6.20.130:2380 --initial-cluster=k8s-jyhyun=https://10.6.20.130:2380 --key-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key --listen-client-urls=https://127.0.0.1:2379,https://10.6.20.130:2379 --listen-metrics-urls=http://127.0.0.1:2381 --listen-peer-urls=https://10.6.20.130:2380 --name=k8s-jyhyun --peer-cert-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/peer.crt --peer-client-cert-auth=true --peer-key-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/peer.key --peer-trusted-ca-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt --snapshot-count=10000 --trusted-ca-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt Requests: cpu: 100m memory: 100Mi Liveness: http-get http://127.0.0.1:2381/health%3Fexclude=NOSPACE&serializable=true delay=10s timeout=15s period=10s #success=1 #failure=8 Startup: http-get http://127.0.0.1:2381/health%3Fserializable=false delay=10s timeout=15s period=10s #success=1 #failure=24 Environment: <none> Mounts: /etc/kubernetes/pki/etcd from etcd-certs (rw) /var/lib/etcd from etcd-data (rw)Volumes: etcd-certs: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /etc/kubernetes/pki/etcd HostPathType: DirectoryOrCreate etcd-data: Type: HostPath (bare host directory volume) Path: /var/lib/etcd-backup HostPathType: DirectoryOrCreateQoS Class: BurstableNode-Selectors: <none>Tolerations: :NoExecute op=ExistsEvents: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal Pulled 11m kubelet Container image "registry.k8s.io/etcd:3.5.12-0" already present on machine Normal Created 11m kubelet Created container etcd Normal Started 11m kubelet Started container etcd Normal Killing 9m46s kubelet Stopping container etcd

안녕하세요 일코님이번에 질문드릴 내용은선택된 영역의 수식의 String을 변수에 저장하고 싶어서 질문드립니다. 일전에 질문드린 내용에서hwp.get_selected_pos()를 사용하여 선택된 영역의 위치값을 알 수 있었는데요이 위치값 안에 위치한 수식의 String을 가져오고 싶어서 문의드립니다.123과 1/3은 수식으로 입력된 내용입니다.만약 선택된 내용을 hwp.get_selected_pos()로 받고math_string = '앞은 문자' + 123(123은 수식에서 가져온 'String')이런식으로 변수에 선언해주고 싶다면 어떻게 해야할까요..(문자와 수식이 혼합된 경우 동일한 순서로 값을 받는 방법이 있을지 궁금합니다.) selected_pos 안에 ctrl을 조회하는게 이전에 설명주신 내용에서는 전체 문서의 ctrl_list의 UserDesc를 조회를 하게되는 방식이였는데 선택된 내부의 ctrl만 조회하게 하는 방법은 없는지도 질문드립니다.

 구글 클라우드를 사용할 수 있는 환경이 안되서 제 블로그 링크를 붙입니다.https://blog.naver.com/jfk6725/223474471383오류 내용입니다.Execution failed for task ':test'.> There were failing tests. See the report at: file:///C:/CodingStudy/%EC%8A%A4%ED%94%84%EB%A7%81/advanced/advanced/build/reports/tests/test/index.html* Try:> Run with --scan to get full insights.BUILD FAILED in 3s4 actionable tasks: 2 executed, 2 up-to-date 

전 강의 분류에서 랜덤포레스트 모델 불러올 때는model = RandomForestClassifier(random_state=2022) randomstate 값 주었는데 이번 강의에서는model = LinearRegression() 값을 주지 않았네요. 전 강의에서는 baseline, 원핫 , 라벨 인코딩 등 여러번 비교하면서 평가해야해서 고정시켜준건가요? 이번 강의에서는 라벨인코딩만 사용하기로 해서 굳이 고정시킬 필요 없나요? 또한 이번 강의에서는 단순 object만 제거하는 baseline, 원핫 인코딩 라벨 인코딩 평가 점수를 비교하지 않는데 이유가 있을까요?  또한 랜덤포레스트, 선형회귀 등 여러 모델이 있는데 어떠한 경우에 각 모델을 사용해야 하는지 기준이 있을까요? 

안녕하세요! 쿠버네티스 수강생입니다.쿠버네티스 설치 할 때 Xshell 말고 putty로 사용 가능한가요?감사합니다.

# 검증데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, y_tr, X_val, y_val = train_test_split(train.drop('TravelInsurance', axis=1), train['TravelInsurance'], test_size=0.2, random_state=2002) X_tr.shape, y_tr.shape, X_val.shape, y_val.shape 이렇게 한 이후에  # 랜덤포레스트from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scoremodel = RandomForestClassifier()model.fit(X_tr, y_tr) (밑에 코드는 생략했습니다) 근데 오류가 model.fit(X_tr, y_tr)에서 난다고 뜹니다.오류 : Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1192, 298] 이렇게 뜹니다,. 뭐가 문제인지 모르겠습니다.  

타겟 데이터를 보고  타겟 데이터에 영향을 주지 않을 만한 요소들 (이 강의에서는 name, host_name, host_id, last_review )을 직접 EDA 할 때 보고 정해주면 되는 것인가요? 만약 필요한 데이터를 삭제한다든가 불 필요한 데이터를 남겨뒀을 때 평가 지표가 낮게 나온다면 다시 불필요한 데이터를 선별하는 전처리 작업을 반복하면서 진행하는 것인가요?

해당 문제가 회귀 문제인지 분류 문제인지는 평가 방법을 통해 판단하는 것인가요? 아니면 타겟 데이터 형태를 통해서 판단하는 것인가요?타겟 데이터가 0,1 분류 데이터면 분류를하고타겟 데이터가 그렇지 않을 때 회귀 적용하는 것인가요?

제 기준에서는 baseline (단순 object 제거)으로 했을 때점수가 가장 높았습니다. 질문 강사님은 레이블 인코딩일 때 auc 점수가 가장 높던데 학습 데이터가 동일하더라도 평가 점수는 다를때가 많나요? 문제에서 auc 등 어떤 지표를 기준으로 평가하는지 명시해주나요? 그러면 그 평가 지표가 가장 높은 피처 엔지니어링 방법으로 진행하면 될까요?수치형 데이터 스케일링은 진행 안 하신 이유가 궁금합니다.

HTML5 & CSS3 기초 문법 올인원제가 듣고 있는 강의입니다. 수료를 위해 증빙을 해야 하는데, 수료증을 확인할 방법이 없네요... 이런 경우는 어떻게 해야 할까요?강의는 모두 완강했습니다.

안녕하세요, advancedTimeBy와 thenAwait 사용 예시를 모르겠어서 문의드립니다.강의 중 advancedTimeBy는 '특정 시간을 당겨서 앞서 나가는 것'이라 설명해주셨고, thenAwait은 해당 시간이 빠르게 다가오는 걸로 이해하면 된다고 설명해주셨습니다. 궁금한 점은1) 각각의 테스트가 필요한 예시를 조금만 더 자세히 들어주실 수 있으실까요? 특정 프로젝트에서 어떤 상황일 때 해당 방법이 필요한지 감이 잡히지 않습니다.1-2) 어떤 상황에 필요한 것인지 모르다보니, advancedTimeBy와 thenAwait의 쓰임이 분명히 구분돼 있을텐데도 유사한 방식이 아닌가? 라는 생각이 듭니다. 이 부분도 예시로 설명해주실 수 있다면 함께 설명해주시면 감사하겠습니다.  

1) 안녕하세요 sklearn.model_selection ~ 으로 트레인/테스트 분리하는건 어떤상황에서 하고 어떤상황에서 안하는지 궁금합니다. 직전 4회 기출(작업형2)에서는 basic/intermediate 단계에서는 안했던것 같거든요, 마찬가지로 5회기출도 분리하지 않고 랜덤포레스트로 예측진행해도 될까요? 해도되고 안해도되는 상황을 잘모르겠어서 질문드려요 2) 그리고 어떤상황에서는 random_state=2022 이고 어떤때는 random_state=0 이던데 이것도 사용 기준이 있을까요?

안녕하세요 junit으로 테스트 코드를 작성하던 중 질문사항이 생겨 글 남깁니다.[상황]private void setData(){ // A는 BaseEntity를 상속 받고 있으며 그안에는 createdAt()이 있습니다. A a1 = A.builder() .... .build(); em.persist(a1); ,,, em.persist(a2); ,,, em.persist(a3); ,,, em.persist(a4); } @Test void test1(){ //Given setData(); //When // a1,a2,a3,a4 에 대해 createdAt()으로 내림차순 정렬합니다. }이때 제가 동작하였을 때는 문제가 없었는데 팀원 분이 실행했을 때 에러가 발생했습니다.아래 그림과 같이 nana4,5 가 createdAt이 같은 시간으로 등록되었고 이 부분에서 정렬하는데 문제가 발생하였습니다.질문 1.저의 작업환경에서는 이런 상황이 발생하지 않고 항상 1~5까지의 nana가 다른 creatdAt시간을 갖고 있었습니다. 하지만 다른 팀원의 작업 환경에서는 동시간으로 입력되는 상황이 발생하였는데 이는 컴퓨터의 성능 차이일까요?질문 2.해결을하기 위해서 검색을 해보다가 em.persist()다음에 Thread.sleep()을 작성하는 방법을 찾았으나 옳은 방법인지 고민이 되고있습니다. 더 적합한 해결책이 있을지 궁금합니다