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해결됨[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
균일도와 불균일 데이터..
제가 이해한 것이 맞는지 질문드리고 싶습니다.불균일 데이터 (imbalanced data)(a) 10000개의 데이터 중에서 100개 정도만 다른 데이터라면 imbalanced 데이터이며(b) 5000개 5000개로 나뉘어있으면 balanced 데이터인 것이 맞나요? 균일도가 낮은 것과 균일한 데이터는 상관이 없는건가요?4장 첫 번째 강의에서 하얀색과 검은색 데이터가 섞여있으면 균일도가 낮다고 하셨는데 1번 질문의 (b) 예시가 맞다면 데이터가 반반 나뉘어져 있는 경우 균일한(balanced) 데이터가 되는데, 이 경우는 균일한 데이터이면서 균일도가 낮다고 볼 수 있을까요? 정보이득지수와 지니계수둘의 차이를 검색하다가 알게 된 것인데요. 둘의 공통점은 균일도가 높은 것 기준으로 분류하는 것이고지니계수는 balanced 데이터, 정보이득지수는 imbalanced 데이터의 경우 선호된다..는 것이 맞을까요? 질문이 길어서 죄송합니다.감사합니다.
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해결됨[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
학습과 평가시 Loss 함수가 다른 이유
학습 할때는 MSE를 쓰고 평가 할때는 RMSE를 쓰는 이유가 있을까요??
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해결됨비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
expo 시작 오류
expo를 global로 설치하고 init까지 한 후npm start를 했을 때 일단 아래처럼 에러가 발생합니다.Unable to find expo in this project - have you run yarn / npm install yet?-> 이건 npm install을 해서 해결 했습니다. 그런데 그 후에도 또 아래와 같은 에러가 발생합니다.PS D:\Programming\study\Inflearn\FullStack\project\grab-market-mobile> npm start> grab-market-mobile@1.0.0 start> expo startStarting project at D:\Programming\study\Inflearn\FullStack\project\grab-market-mobileStarting Metro BundlerFetchError: request to https://api.expo.dev/v2/sdks/49.0.0/native-modules failed, reason: self signed certificate in certificate chainFetchError: request to https://api.expo.dev/v2/sdks/49.0.0/native-modules failed, reason: self signed certificate in certificate chain at ClientRequest.<anonymous> (D:\Programming\study\Inflearn\FullStack\project\grab-market-mobile\node_modules\node-fetch\lib\index.js:1501:11) at ClientRequest.emit (node:events:513:28) at TLSSocket.socketErrorListener (node:_http_client:494:9) at TLSSocket.emit (node:events:513:28) at emitErrorNT (node:internal/streams/destroy:157:8) at emitErrorCloseNT (node:internal/streams/destroy:122:3) at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:83:21)이건 어떻게 해결해야 하나요?
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미해결[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
sklearn downgrading 문제
안녕하세요, sklearn downgrading 관련하여 오류가 생겨 질문 남깁니다.다른 수강생분이 앞서 남겨 주신 질문을 보고 따라해 보았는데요, 파이썬 3.9.18은 더 이상 설치파일이 지원되지 않으며, 현재 기준 최신 버전인 3.12.1으로 업데이트를 해보아도 sklearn downgrading 설치에 자꾸 실패하고 있습니다...혹시 3.9 이전 버전의 unofficial 파일이라도 설치해서 진행해볼까 하는데요, 파이썬 몇 이상을 써야한다와 같은 기준이 있을까요? 해당 사항 관련하여 확인 부탁드리며,좋은 강의 감사드립니다. :)
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해결됨비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
width must be speified for horizontal carousels 오류
안녕하세요.react-native-reanimated-carousel 사용 시,carousel의 prop으로 width를 정의했는데도,제목 처럼 "width must be speified for horizontal carousels" 오류가 발생합니다.어떻게 해결할 수 있을까요?? 강의 클론코딩 했는데, 위 오류에 앞서 "PanGestureHandler must be used as a descendant of GestureHandlerRootView" 오류가 발생했었는데, 인터넷 검색 결과로 <SafeAreaView> 바깥에 <GestureHandlerRootView> 선언하여 해결했는데, 이 영향도 일까요?? 코드 첨부합니다.import { StatusBar } from "expo-status-bar"; import { API_URL } from "./config/constant"; import avatarImg from "./assets/icons/avatar.png"; import React from "react"; import { StyleSheet, Text, View, Image, ScrollView, Dimensions, TouchableOpacity, Alert, SafeAreaView, } from "react-native"; import Carousel from "react-native-reanimated-carousel"; import { GestureHandlerRootView } from "react-native-gesture-handler"; import axios from "axios"; import dayjs from "dayjs"; import relativeTime from "dayjs/plugin/relativeTime"; import "dayjs/locale/ko"; dayjs.extend(relativeTime); dayjs.locale("ko"); export default function App() { const [products, setProducts] = React.useState([]); const [banners, setBanners] = React.useState([]); React.useEffect(() => { axios .get(`${API_URL}/products`) .then(function (result) { const products = result.data.products; setProducts(products); }) .catch(function (error) {}); axios .get(`${API_URL}/banners`) .then(function (result) { const banners = result.data.banners; setBanners(banners); }) .catch(function (error) {}); }, []); return ( <GestureHandlerRootView> <SafeAreaView style={styles.safeAreaView}> <View style={styles.container}> <ScrollView> <Carousel> data={banners} width={Dimensions.get("window").width} height={200} autoPlay={true} sliderWidth={Dimensions.get("window").width} itemWidth={Dimensions.get("window").width} itemHeight={200} renderItem= {(obj) => { retrun( <TouchableOpacity onPress={() => { Alert.alert("배너 클릭"); }} > <Image style={styles.bannerImage} source={{ uri: `${API_URL}/${obj.item.img_url}` }} /> </TouchableOpacity> ); }} </Carousel> <Text style={styles.headline}>판매되는 상품들</Text> <View style={styles.productList}> {products.map((product, index) => { return ( <View key={index} style={styles.productCard}> {product.status === "02" && ( <View style={styles.productBlur} /> )} <View> <Image style={styles.productImg} source={{ uri: `${API_URL}/${product.img_url}`, }} resizeMode={"contain"} /> </View> <View style={styles.productContents}> <Text style={styles.productName}>{product.name}</Text> <Text style={styles.productPrice}>{product.price}원</Text> <View style={styles.productFooter}> <View style={styles.productSeller}> <Image style={styles.productAvatar} source={avatarImg} /> <Text style={styles.productSellerName}> {product.seller} </Text> </View> <Text style={styles.productDate}> {dayjs(product.created_at).fromNow()} </Text> </View> </View> </View> ); })} </View> </ScrollView> </View> </SafeAreaView> </GestureHandlerRootView> ); } const styles = StyleSheet.create({ headline: { fontSize: 24, fontWeight: "800", marginTop: 10, marginBottom: 10, }, container: { flex: 1, backgroundColor: "#fff", paddingTop: 32, margin: 10, }, productCard: { width: "100%", borderColor: "rgb(230,230,230)", borderWidth: 1, borderRadius: 16, backgroundColor: "white", marginBottom: 10, }, productBlur: { position: "absolute", top: 0, bottom: 0, right: 0, left: 0, backgroundColor: "#ffffffaa", zIndex: 999, }, productImg: { width: "100%", height: 210, }, productContents: { padding: 8, }, productSeller: { flexDirection: "row", }, productAvatar: { width: 24, height: 24, }, productFooter: { flexDirection: "row", justifyContent: "space-between", alignItems: "center", marginTop: 12, }, productName: { fontSize: 14, }, productPrice: { fontSize: 16, fontWeight: "600", marginTop: 8, }, productSellerName: { fontSize: 14, }, productDate: { fontSize: 14, }, productList: { alignItems: "center", }, bannerImage: { width: "100%", height: 200, }, safeAreaView: { flex: 1, backgroundColor: "#fff", }, });
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해결됨[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
early_stopping_rounds 변화에 따른 loss와 정확도
안녕하세요. 항상 강의 보며 많은 도움 받고 있습니다.섹션4.분류 XGBoost를 이용한 위스콘신 유방암 예측(사이킷런 Wrapper XGBoost 사용)위의 강의를 듣고 궁금점이 생겨 질문 드립니다.아래 코드를 사용해 early_stopping_rounds를 50, 10일 때 결과를 봤는데강의와 다르게 성능이 올라가는 것이 의문입니다.10일때가 loss는 분명 더 큰데 정확도는 높게 나옵니다.from xgboost import XGBClassifier xgb_wrapper = XGBClassifier(n_estimators=400, learning_rate=0.05, max_depth=3) evals = [(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)] xgb_wrapper.fit(X_tr, y_tr, early_stopping_rounds=50, eval_metric="logloss", eval_set=evals, verbose=True) ws50_preds = xgb_wrapper.predict(X_test) ws50_pred_proba = xgb_wrapper.predict_proba(X_test)[:, 1]get_clf_eval(y_test , ws50_preds, ws50_pred_proba)early_stopping_rounds=50일 때의 결과:validation_1-logloss:0.23533 , 정확도 0.9649정확도: 0.9649, 정밀도: 0.9740, 재현율: 0.9740, F1: 0.9740, AUC:0.9961early_stopping_rounds=10일 때의 결과:validation_1-logloss:0.25165, 정확도 0.9737정확도: 0.9737, 정밀도: 0.9868, 재현율: 0.9740, F1: 0.9804, AUC:0.9954
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미해결[입문자를 위한] 캐글로 시작하는 머신러닝 • 딥러닝 분석
섹션 2-1 딥러닝 모형 파트 모형 컴파일에서 에러가 발생합니다.
model.summary 명령어로 딥러닝 모형을 확인하는 데까지는 문제가 없었는데,그 이후에 모형을 컴파일해서 history 변수에 할당하는 부분에서 "Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float)." 에러가 발생합니다.구글링한 결과로는 float 형식이 아닌 타입의 데이터가 섞여 있어서 그렇다고 나오는데, 지금 학습을 돌리고 있는 x_train 데이터를 확인해 보니 아래처럼 0, 1이 아닌 True, False 값이 들어가 있었습니다.더미화 이후 강사님과는 다르게 True, False 값으로 데이터가 생성되었는데 혹시 이것 때문에 에러가 나는 걸까요?
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미해결파이썬 기초 라이브러리부터 쌓아가는 머신러닝
데이터 자료
안녕하세요 데이터 블로그를 통해 들어가서 자료를 찾으려고 햇는데 쉽지 가 않네요 ㅜㅜ 혹시 목록 중에 정확히 어디에 있는지 알 수 있을까요 ??
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미해결[입문자를 위한] 캐글로 시작하는 머신러닝 • 딥러닝 분석
1.3. 데이터 전처리 강의에서 index do not match 에러가 납니다.
안녕하세요.데이터 전처리 강의 내용 중 코드를 똑같이 따라쳤는데도 에러가 나는 부분이 있는데요, 구글링을 열심히 해봤는데도 해결하지 못해서 질문 남깁니다.df_bool = ~df.groupby('hour')['cnt'].apply(is_outliers) df_out = df[df_bool]위 코드를 실행하면 Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match). 에러가 발생합니다. df_bool.index위 메서드로 df_bool의 인덱스를 확인해보니 (hour, n) 의 튜플로 된 멀티 인덱스가 나왔습니다.df의 인덱스는 0, 1, 2, ... , 17413의 숫자로 되어 있어서 조건식으로 넣은 boolean 시리즈(df_bool)의 인덱스와 df의 인덱스가 일치하지 않아서 발생하는 에러로 이해했습니다. 다만 구글링을 아무리 해도 해결방법은 잘 모르겠습니다. 강의 내용을 똑같이 따라 쳤는데 왜 에러가 발생하는 걸까요?
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미해결[비전공자 대환영] 캐글 데이터를 활용한 Optuna with MLFlow - 캐글다지기
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension 에러발생
vscode 터미널에서 jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension 실행시 아래와 같은 에러가 발생합니다.Jupyter command jupyter-nbextension not found.해결방법이 어떻게 될까요??
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해결됨[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
전처리 관련해서 질문 있습니다.
Detection 모델 같은 경우에는 라벨에 좌표가 들어 있습니다.Transform을 통해서 crop이나 rotate 같은 행위를 했을때 좌표도 변경이 되어야 하는데요 이런경우에 대한 해결책도 torch가 제공을 해주나요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
슬라이싱 연습 마지막 앞 단어 관련 질문
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요앞서 질문 사항 중 슬라이싱 연습 "마지막 앞 단어" 관련하여listbox[7:8]listbox[-2:-1]등으로 풀이 방법을 알려주셨는데요. listbox[-2] 해도 상관 없다는 답변을 앞서 질문 주신 분이 있어 확인하였습니다.추가로 print(listbox[7:8]) print(listbox[7]) print(listbox[-2]) print(listbox[-2:-1])위 처럼 조회 시, 아래와 같은 결과값이 나왔는데요.['공감'] 공감 공감 ['공감']결과값은 공감 이란 글자를 불러오는 건 맞지만 리스트 형태로 나오는 경우와 단순히 안에 값만 가져오는 경우로 나뉘는거 같은데요.동일한 타입으로 출력된다고 봐도 되는건지 문의드립니다.
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
반복문 i 질문
for(var i = 0; i < names.length; i++) { var name = names[i] console.log(name); }에서 var name = names[i] 에서 i가 0 임으로 0 값부터 시작한다고 이해 했는데 i 가 아니라 1 을 넣으니까 철수만 3번 반복 되더라구요 i를 넣음으로써 어떻게 순차적으로 진행되는건지 궁금합니다
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험 보고 난 이후
선생님 안녕하세요 ㅎㅎㅎ선생님 덕분에 마음 한시름 놓고 시험결과 발표일만 열심히 기다리고 있는데요!빅데이터분석가 직무쪽으로 전향하고 싶은 마음도 많이 들게 되었는데어떻게 준비해서 가면 좋을지 조언받고 싶어서 이렇게 글을 쓰게 되었습니다!인터넷에 나와있는 빅데이터 관련 강의들 종류도 양도 상당하다보니 어떤 종류로 어떻게 공부해서 준비해야 비전공인 저도 이쪽 직무에 취업할 수 있을지 궁금합니다..! (선생님 빅분기 시험 외에도 데이터분석 관련 프로젝트나 툴 사용 등의 영상도 올려주시면 안될까요?! ㅎㅎㅎ)
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
함수 리턴중에 질문
function calculate(x) { var result = 3*x+5; return result; }라고 입력후 var result1 = calculate(1); 이 어떻게 동작 하는 건가요 ? 괄호를 닫았음에도 아직 저 위에 함수 블록에서 작업 중인 걸로 되는 건가요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
7회실기 작업형2
안녕하세요 선생님 덕분에 7기 시험 잘 마무리 했습니다 감사합니다 다름이 아니라 이번 시험에서 lgbm을 사용했는데 끝나고 다른 사람들 말 들어보니 lgbm은 결과에 음수값을 생성한다 하더라고요 제가 처음 랜덤포레스트 돌렸ㅇㄹ때 rmse값이 100만 정도 됐고 lgbm으로 돌리니 83만정도 돼서 lgbm으로 제출했는데 40점 만점은 아니더라도 점수를 아예 못 받지는 않겠죠?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
스케일링 순서 궁금합니다
강의에서 전처리 - 스케일링-인코딩 그리고 그 후에 데이터 분리를 했는데 어떤분들은 검증용 데이터 분리를 하고 나서 스케일링을 하기도 하더라구여 두 방법의 차이가 있을까요~?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
스케일러 적용방안에 대한 질문
시험 잘 치뤘습니다. 그냥 문득 궁금한 점이 있어서 질문글을 올립니다.스케일러를 적용할 때 train데이터 대상으로 fit_transform을 한 뒤,test 데이터를 대상으로는 transform을 하는 것으로 알고 있습니다.그런데 문득 든 생각은, 저희가 작업할 때 train_test_split이라는 함수를 쓰는데여기에서 x_tr, x_val, y_tr, y_val로도 나눕니다.그래서 스케일러를 x_tr대상으로 만들고(즉 x_tr을 대상으로 fit_transform)x_val과 test셋에서는 transform을 해줘야하는게 아닌가라는 생각이 들어서 질문드립니다
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업 2유형
minmax - 라벨인코딩 - 데이터분리 (테스트사이즈0.2) - 랜포 후에 RMSE 돌렸더니 700만대가 나왔는데 여러 커뮤니티 참고해보니 400만대부터 900만대까지 다양하더라구요... 이게 데이터분리를 하면서 값이 다르게 분리되어서 그런거죠? 700만대가 나왔다고해서 틀린답은 아니겠죠? 아 그리고 마지막에 pd.read_csv(확인만 해보고 주석처리 했습니다)는 제출 안해도 상관없는건가요?
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해결됨[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
7회/ 작업형2번 문의(lightgbm)
안녕하세요 이번 7회 작업형 2번관련하여 문의를 아래와 같이 드립니다 < 문의내용 >1. 회귀 / 분류 중에 어떤 문제 였는지 ? lightgbm regression 으로 문제를 풀이 하였는데, "데이터전문가포럼' 네이버 카페에서 조회하니 랜덤포레스트 classifier 로 문제를 풀이 하는 분들이 있어서제가 완전히 틀린 것인가 싶어서 문의드립니다 2. regression으로 문제를 풀이하고, pred를 작성하였는데예측하는 값이 amount(금액) 값이 '- 값이 발생' 해도 문제가 없는지 ? 상식선에서는 예측하는 값이 amount의 경우는 무조건 양의 값이 나와야 하는데, '음수 값이 발생해서 의문' <예상구성코드>*amount 값을 예상하는 내용*train / test 2개 파일만 제공하였음 train Set에서 POPamount 값에 대해서 target으로 변경하여 pop 처리lebel Encoding Model_Selection > train_test_splitLightgbm-regressionmax_depth / N_estimater / Learning Rate 만 조절Sklearn > metrics > MSE MSE ** 0.5 로 RMSE 구성