안녕하세요. MCP 서버를 Cursor에 등록하여 개발 연동하는 이유가 뭔가요?? 이미 Chat Prompt에서 디렉터리 내에 접근이 가능한 것으로 보여지는데 추가적으로 연동하는 이유가 궁금합니다. 강의 시점과 버전 차이가 있어서인지 코드도 다소 다른데다, 강사님 화면처럼 Filesystem은 활성화가 안 되네요..
안녕하세요. 데이터 전처리 단계에서 저는 수치형 데이터를 넣어서 진행하였습니다. 하지만 수업에서는 범주형 데이터를 선택하여 인코딩을 하셨습니다. 이 기준을 어떻게 정한건가요?? 저는 info()를 통하여 df를 확인해보니 수치형(int,float)이 많아서 num_cols로 만들어서 진행하였습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요, 작업형2 번에서 train, test 두 데이터 동일 컬럼에 결측치가 있을경우 숫자면 0 , 문자면 최빈값으로 채우는 방법도 있지만..연습문제 풀다 가끔 train, test 컬럼 수? 뭐가 안맞는다는 오류가떠서.. 해당 결측치 컬럼은 train과 test에서 제거해버려도 문제가 안될까요? ( 결측치 있는 컬럼이 Target이 아니라는 전제하에)
모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
해당 강의와 파이썬 클린 코드 책을 병행해서 공부하는 중입니다. 파이썬 클린 코드 책에 따르면, 클래스 내 변수를 접근하지 못하게 할 때, _ 를 써서 접근을 하지 말라는 의도를 담으라 되어있습니다. 그리고 _ _의 경우에는 클래스의 상속 과정에서 네이밍이 겹치는 걸 방지하기 위해 만들어져있다고 되어있구요. 여기서 중요한 건, _ _ 의 경우 이름 변경을 통해 접근을 의도적으로 막는 것으로 설계되지 않았다는 점입니다. 애초에 영상에서도 보여주셨듯 클래스를 사용하는 입장에서 굳이 _ 를 써서까지 private variable에 접근할 이유가 없고, 만약 그럴 의도가 있다면 _ _로 숨겼다 해도 접근 자체는 가능하니까요. 따라서 이 부분이 pythonic 하지 않다... 라고 책에서 나와있네요. 사소한 차이일 수 있겠으나 파이썬에서 기능 개발의 의도를 오해할 수도 있을 것 같아 글 남깁니다.
안녕하세요 프좀님 강의를 듣고 구글에서 리젝3회 당하면 영원히 구글개발자로 앱출시를 할수없다는 무시무시한 정보를 얻었습니다. 제가 처음으로 앱을 개발해서 런칭을하려고하는데 비공개테스트를위해 앱을 올렸는데 두번이나 연속으로 리젝을 당했습니다. 정식출시된 앱도 아니고 비공개테스트를 위해 올린앱 리젝도 그 무시무시한 리젝3회에 카운팅이 되는건가요 ? ㅜ
안녕하세요 프좀님, 몇 년 전부터 블로그를 보며 동기부여를 받았고, 최근 앱을 출시하면서 강의를 수강하고 있습니다. 동기부여와 좋은 강의를 제공해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 다름이 아니라, 챕터 2에서 언급된 data.ai 활용 관련해서 질문이 있습니다. 강의에서는 회사 이메일을 생성한 후 해당 이메일로 data.ai 에 가입하라고 안내해 주셨는데, 현재 정책이 변경된 것인지 저는 회사 이메일 없이 Google 계정으로 회원가입을 했습니다. 그러나 제 경우에는 가입 및 로그인 후 강의에 나온 '상위 앱' 메뉴가 비활성화되어 선택할 수 없는 상황입니다. 혹시 해당 기능이 멤버십 회원만 이용할 수 있도록 변경된 것인가요? 아니면 회사 이메일로 가입하지 않은 것이 영향을 미친 것일까요? 또는 제가 무엇을 잘못하고 있는 것인지 궁금해서 질문드립니다. 감사합니다! -- 문제가 해결되어 비슷한 문제를 겪는 분들께서 검색이 용이하도록 제목을 변경하였습니다.
안녕하세요. 유사한 질문을 찾아보았으나 의문이 해결되지 않아 질문드립니다. anova 테이블을 만들기 전 적합한 데이터 형태를 만들기 위해 melt 함수를 사용하시더라구요. anova 테이블을 만들 때 필요한 특정한 데이터 형태가 있는건가요? 왜 melt함수를 적용해 주어야 하는지 아직 이해하지 못해서 질문드려요. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다.
선생님의 코딩 # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩 from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데, 저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?