from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for col in cols: train[col]=le.fit_transform(train[col]) test[col]=le.transform(test[col] 이렇게 레이블 인코딩을 했는데요.. object안에 갯수가 많을 경우 fit을 통해서 매팅사전을 만드는데요. 제가 궁금한것은 매핑이 어떻게 되었는지 확인하는 방법이 궁금합니다. 예) 사과, 배, 수박, 메론이 있으면 무엇이 1, 2,3,4로 매핑되었는지 확인하고 싶을때 그 방법이 궁금합니다.
질문을 한 배경 : bucket > 폴더 image안에 api테스트 send할 경우 보낸 이미지가 들어오지 않는 문제 질문내용: cloudLog에서 api테스트 로그를 확인했습니다 send의 경우 200을 확인했습니다 하지만 bucket에서 생성한 폴더 image에는 이미지가 들어오지 않는 문제를 가지고 있습니다 아래와 같이 폴더 image생성시 설정하였습니다 어디부분을 확인해야될지 알 수 있을까요?
정오표(구글독스)에 P344 아메리카노 한 잔의 원두의 -> 팝콘 라지 사이즈의 로 나와있는데, H_1 : 120g이 아니다 -> 120g 보다 작다 이부분 또한 수정이 필요해보입니다. 또한 3번째 문장 "여기서 120은 팝콘의 알려진 무게 (중앙값) p-value가 0.05보다 크기 때문에 귀무가설을 채택한다." 무슨 의미인지는 알겠지만 문장이 뭔가 어색한 것 같습니다. 감사합니다.
안녕하세요. Weapon Impacts 강의를 수강하고 있습니다. Lyra 프로젝트에서 NS_ImpactConcrete 등을 Migrate하는 과정을 수행하고자 하는데, 다음과 같은 assertion failed 에러가 발생하며 엔진이 강제 종료되는 문제가 발생하였습니다. LoginId:e0fc4ff04603c244ee09fb9136815b0b EpicAccountId:32f42a962d744041bf35dec93c7fe384 Assertion failed: Ret [File:D:\build\++UE5\Sync\Engine\Plugins\FX\Niagara\Source\Niagara\Public\NiagaraDataChannelHandler.h] [Line: 43] UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Niagara UnrealEditor_Engine UnrealEditor_Engine UnrealEditor_UnrealEd UnrealEditor_UnrealEd UnrealEditor_LyraEditor!ULyraEditorEngine::Tick() [D:\build\++UE5\Sync\LocalBuilds\Lyra\Windows\Source\LyraEditor\LyraEditorEngine.cpp:39] UnrealEditor UnrealEditor UnrealEditor UnrealEditor UnrealEditor UnrealEditor kernel32 ntdll NiagaraDataChannelHandler.h의 43번줄 코드를 보니 다음과 같은데, 나이아가라의 데이터 채널을 가져오는 과정에서 문제가 발생하는 것 같습니다. const UNiagaraDataChannel* GetDataChannel() const { const UNiagaraDataChannel* Ret = DataChannel.Get(); check(Ret); return Ret; } 검색해보니 나이아가라 플러그인 버전 문제일 가능성이 있다고 하는데, 별도로 나이아가라 플러그인 설정을 건드린 적은 없는 것으로 기억해 원인을 찾기가 어려운 상황에 있습니다. 혹시 몰라 Build.cs 파일에 의존 모듈 이름으로 "Niagara"를 추가해봤지만 여전히 되지 않는 상황입니다. 해당 섹션 내용을 정리한 노션 페이지 입니다. 혹시 문제가 있는 부분이 있는 지 확인해주시면 감사하겠습니다...
안녕하세요, 프리뷰 할 때 좌우 화면 여백 / 가운데 정렬 어떻게 맞추는 지 문의드립니다. 보시면 이렇게 화면 가로 규격에 맞춰서 화면을 그려 주셨는데, 프리뷰를 하면 이렇게 좌우에 여백이 생기고 좌우 정렬이 되고 있어서 어떻게 하는 지 궁금합니다. 저는 프리뷰 하면, 그 화면 사이즈 만큼 가로가 꽉 차게 떠서 살짝 답답해 보입니다. (윈도우로 치면 해상도 150%으로 보는 느낌) 감사합니다. 채선경 드림
from sklearn.preprocessing import RobustScaler cols = ['Age','AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases',] for col in cols: scaler = RobustScaler() train[col] = scaler.fit_transform(train[col]) test[col] = scaler.fit_transform(test[col]) train ValueError: Expected a 2-dimensional container but got <class 'pandas.core.series.Series'> instead. Pass a DataFrame containing a single row (i.e. single sample) or a single column (i.e. single feature) instead. 로버스트 스케일러를 라벨인코딩처럼 for 문으로 사용안되는 것인가요? 에러가 발생하네요
PS C:\Users\Master\Desktop\onbite-next> npm run dev npm ERR! Missing script: "dev" npm ERR! npm ERR! To see a list of scripts, run: npm ERR! npm run npm ERR! A complete log of this run can be found in: C:\Users\Master\AppData\Local\npm-cache\_logs\2024-11-18T14_22_23_262Z-debug-0.log 이런 오류가 발생했습니다..
th:object=${item} th:field=*{itemName} 이런식으로 사용하고, 만약 폼에서 itemName으로 test를 입력했다면 item.setItemName(test) 이렇게 세팅되고 이 item객체가 Controller에 넘어가는 줄 알았는데 이렇게 동작하는게 아니라 일반적인 폼 데이터 전송처럼 쿼리 파라미터 형식으로 입력 데이터가 전달 되지만 th:object, th:field를 사용하면 객체의 필드 이름들과 폼 데이터 전송 시 쿼리 파라미터의 이름을 쉽게 맞출 수 있기 때문에 사용한다고 생각했는데 맞을까요?
custom id를 drop 하지 않고 검증 데이터 분리해서 랜덤포레스트 하면 could not convert string to float: 'CUST0734' 이러한 에러메시지가 뜨더라구요. 무조건 drop을 진행해야 하는건지.. 어쩔때 drop하고 어쩔때 안하는건지 비교가 가능할까요?
안녕하세요, 9.4 강의 최적화 후 배포 빌드때 문제가 발생했습니다. - 에러메시지 book/[id]/page.tsx 소스코드 server는 이미 배포가 되어있고.. vercel 서버 URL도 환경설정 잘 적용된거 확인했고. 로컬에서 npm run build까지 잘되었는데 혹시 any타입 빌드를 해결하려고 (.)book/[id]/page.tsx에서 이런식으로 프롭스를 넘겨서 발생한 문제일까요..?