안녕하세요 강사님! 좋은 강의에 감사드립니다. 다름이 아니라 코랩에서는 가끔 df로 받는 연산함수같은 경우, 다시 한번 눌렀을 때 결과가 계속 달라지는 경우가 있더라구요. (예시) df = len(df) * 0.7 등 하면 점점 df가 줄어든다던지.. 그래서 코랩에서는 다시 클릭하기보다, 다음 +코드로 넘어가서 작성을 하는데요. 시험 환경에서는 무조건 첫줄부터 새로 시작인가요? 중간 과정 확인하다가 연산이 두번 되어서 값이 바뀔까봐 염려되네요 ㅠㅠ
안녕하세요 강사님! 좋은 강의에 감사드립니다. 다름이 아니라, 3회 기출문제(작업형2)에서 아래와 같이 robust scaler를 사용하실 때 train과 test를 각각 스케일링하는 거랑 data = pd.concat[train, test]로 합치는 것과 실전에서 영향이 없을까요? train 범위 표본을 가지고 fit 한 경우와 concat한 큰 data를 가지고 fit 한 경우가 스케일링 결과가 다른 경우가 있을까요? n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols])
4회 기출 작업형2에서 해설처럼 # test데이터 ID 복사 test_ID = test.pop('ID') test_ID test_ID를 따로 분리하지 않고 아래처럼 test['ID'] 이렇게 작성해도 같은 결과값이 나올까요? pred = model.predict(test) result = pd.DataFrame({'ID' : test['ID'] , 'Segmentation' : pred }) result.to_csv('result.csv', index = False) print(pd.read_csv('result.csv'))
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형2번 문제 전처리 부분을 원핫인코딩한다면 어떤 코딩으로 써야하나요? 답변부탁드립니다. 원핫으로만 하려고하는데 다양하게 알려주셔서 더 헷갈려서요..
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cursor룰 agent 설정 변경할때 sandbox 옵션 설정여부에 대해 문의드립니다. 현재 cursor 버전이 바뀌어서 강의에서 말씀해주는 Auto-run 설정 부분이 조금 다르네요. 어느설정으로 바꾸면 괜찮을까요? Auto-Run Mode Ask Every Time Auto-Run in SandBox Run Everything (Unsandboxed) 샌드박스 안에서 실행시 테스트가 잘 안되는것 같아, Run Everyting으로 변경해도 되는지 문의드려요!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 cond1 = df['구분'] = '발생건수' cond2 = df['구분'] = '검거건수' df1 = df[cond1] df2 = df[cond2] df2 이렇게 입력했는데 --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: '발생건수' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 2 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) -> 3812 raise KeyError(key) from err 3813 except TypeError: 3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise KeyError: '발생건수' 왜 발생건수에 대한 오류가 뜨는거죠? 정말 샅샅히 오류를 찾아봤는데 선생님이 하신거랑 똑같이한거같은데 ㅠㅠ
"html이 어플레이케이션 중심으로 전환되었다"는 뜻이 html5 에서는 이전과는 달리, 단순 줄글 텍스트 데이터 형식으로 콘텐츠를 표현하는 것이 아니라, canvas나 video와 같이 텍스트 형식을 벗어난 엘리먼트들로 콘텐츠를 표현한다는 의미일까요? 그리고 여기서 정확히 "애플리케이션"이 의미하는 바가 무엇인지 궁금합니다. canvas, video와 같은 엘리먼트의 구현체(?)가 DOM에 객체를 추가하기 위해 계산등을 처리해주기에 이들이 "애플리케이션"으로써 분류된걸까요? 그리고 "마크업"이라는 것을 텍스트 형식으로 표시된 의미론적으로 분류된 텍스트라고 이해해도 될까요? 그렇다면 canvas도 마크업으로써 콘텐츠를 표현하는 것이지만, html 이 parse되어 DOM 으로 만들어질때, 즉 메모리에 객체 형태로 올라갈 때 그 형식이 텍스트가 아닌 다른 무언가이기에 "어플리케이션"이라는 표현이 사용되는 것일까요? 그렇다면 XHTML와 그 이전 버전에서는 canvas, video같은 앨리먼트 없이 오로지 텍스트를 표현하는 태그들만 사용되었던건가요? 좋은 강의 늘 감사합니다.
선생님 안녕하세요. 여러 모델을 외우기 힘들면 랜덤포레스트 하나로 가도 된다고 말씀해주셨는데, 그렇게하면 평가(RMSE, ...)를 하는게 의미가 없다고 생각하는데요. 평가자체를 하지 않고 랜덤포레스트 모델로 학습시켜 바로 예측하여 제출해도 문제가 없는걸까요? 그리고, 연습문제 저 혼자 풀어보고 선생님 파일이랑 대략 비교해보고싶은데, 어떻게 비교 또는 확인해볼 수 있을까요?
안녕하세요 쌤! redux 사용을 이번 예제를 통해 처음 알게되었는데요. console.log 로 찍을때는 잘 내려오던 user 정보가 redux 에서는 안찍히고 isLogin 값만 보여서요 ㅠㅁㅠ 여러번 돌려봤지만 어떤 부분에서 놓친 것인지 잘 모르겠어서 질문드립니다! zustand, immer 모두 설치 잘되었는데 연결이 안된 문제일까요?.? 카카오 구현하기 6까지 끝낸 상태이고 모든 기능은 잘 동작해요(로그인, 로그아웃, 프로필 가져오기 등) 혹시 몰라 github 링크도 첨부해봅니다! https://github.com/YounaJ00/blog
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 해당 영상 11분30초에 클라이언트 넘버를 지우는게 이해가 잘안가는데요. 나중에 타겟인 Attrition_Flag는 지우고 비교하는 이유를 알겠지만 CLIENTNUM 얘는 왜 드랍하나요? 그냥 암기로 CLIENTNUM,Attrition_Flag 788544108,0.633 719356008,0.123 712142733,0.355 이런 제출형식에서 타켓이 아닌 그 외에 것은 학습에 도움이 안되니 드랍한다. 라고 외워도 될까요?