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해결됨
[Rookiss University] UE5 Lyra 클론 코딩 (Haker&Liu)
문제는 B_LyraDefaultExperience 의 ExperienceID 에 Map이 들어가는 것 입니다. ULyCUserFacingExperience 의 코드는 이렇게 작성되어있습니다. LyCExperienceDefinition.h 는 이렇게 작성되었습니다. 현재 상황입니다. 에셋 메니저의 상황입니다. 어디가 잘못된걸까요?
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
이러한 창의 띄우는 법을 알려주세요. (+NEW 둘어간 후 Request 선택하는 방법은 업데이트로 안됨. HTTP 선택 하라는 방법은 선택 후 어떻게 할지 설명을 안해줍니다. 설명 요망.)
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다. + NEW에 들어가도 Request라는 버튼이 나오질 않습니다...
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다.
미해결
이득우의 언리얼 프로그래밍 Part3 - 네트웍 멀티플레이 프레임웍의 이해
Unreal Insight 사용 시 아래와 같이 세션이 실행됩니다. 다만 해당 화면이 켜지자 마자 Insight가 멈추고 추가적인 입력이 불가능한 상태가 됩니다. 또한 네트워크 인사이트 창은 생기지 않습니다. 이후 시간이 지나면 아래와 같은 애러 메세지가 뜨고 저절로 인사이트창이 닫힙니다.. 아래는 배치 파일 내용입니다. 현재 엔진은 5.4.4 버전으로 엔진 소스코드 빌드하여 사용중입니다. 언리얼 인사이트 툴도 추가 빌드해서 엔진버전과 동일한 버전으로 맞춰둔 상태입니다. 또한 아래 질문들에도 비슷한현상이 있는데 해당 질문에 있던 방법들 모두 사용해도 오류가 발생해 문의드립니다. 어떤 부분이 문제가 될까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/train.csv') test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/test.csv') # test.isnull().sum() #결측치 처리 필요함 Item_Weight//// Outlet_Size target=train.pop('Item_Outlet_Sales') # 결측치 처리 train['Item_Weight'] = train['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) train['Outlet_Size'] = train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) test['Item_Weight'] = test['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) test['Outlet_Size'] = test['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) # train=train.drop('Item_Identifier',axis=1) # test=test.drop('Item_Identifier',axis=1) #다르므로 데이터 합친 후 레이블인코딩 하고 다시 train test로 나누기 combined=pd.concat([train,test]) #->그다음 레이블인코딩해보자 cols=train.select_dtypes(include="O").columns print(cols) from sklearn. preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le=LabelEncoder() combined[col]=le.fit_transform(combined[col]) #->다시 데이터 train과 test로 나누자 train=combined.iloc[:len(train)].copy() test=combined.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #train데이터분할하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=100) # #모델구축(1) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model=RandomForestRegressor(random_state=200) # model.fit(X_tr,y_tr) # pred = model.predict(X_val) #모델구축(2) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error result=root_mean_squared_error(y_val,pred) print('RMSE:', result) result = mean_squared_error(y_val, pred) print('MSE:', result) result = mean_absolute_error(y_val, pred) print('MAE:', result) result = r2_score(y_val, pred) print('r2:', result)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트회귀로 하였는데 rmse값이 1099정도 나오는데요 이정도는 차이가 큰것일까요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때, 사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점 1) 테스트 데이터값을 예측할 때 -> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고, -> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후, 아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요? test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다. roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1]) ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면, 정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 실습 파일 어디서 다운 받는지 알 수 있을까요??ㅠ 몇번째 강의 였는지 기억이 안나서 여쭤봅니다ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 소문제 1번에서 자유도를 구할때는 len함수를 사용하고 소문제 3은 sum사용하셨는데 둘다 sum사용 가능한가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
test_size를 0.15로 잡은 이유가 있을까요 ?? 저 사이즈 크기는 어떻게 잡는게 좋은지 궁금합니다.
해결됨
실전! 언리얼 소울라이크 개발: A to Z
DS1Character.cpp에서 ExecuteComboAttack() 함수 부분 질문이 있습니다. .... if (bComboSequenceRunning && bCanComboInput == false) { // 애니메이션은 끝났지만 아직 콤보 시퀀스가 유효할 때 - 추가 입력 기회 ComboCounter++; UE_LOG(LogTemp, Warning, TEXT("Additional input : Combo Counter = %d"), ComboCounter); } else { //UE_LOG(LogTemp, Warning, TEXT(">>> ComboSequence Started <<<")); ResetCombo(); bComboSequenceRunning = true; } ... 위의 해당 조건은 bCanComboInput 변수로만으로도 분기할 수있지 않나요? 현재 짜주신 로직에서 bComboSequenceRunning 변수가 없어도 될 것 같다는 생각이 들었고, 해당 bComboSequenceRunning 변수를 다 지우고 돌렸는데, 있을 때와 없을 때의 콤보 시퀀스가 유효할 때 추가 입력 처리하는 부분의 사용자 경험 차이가 없는 것 같아서 혹시 어떨지... 궁금해서 질문 드립니다. 끝으로, 퀄리티 높은 강의 정말 감사합니다
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
결측치 처리 마지막 단계에서 'id'컬럼은 어떤 이유로 제거를 하는 것일까요 ??
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'reviews_per_month' 컬럼을 삭제하는 방법으로 해도 상관이 있을까요 ?? 어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는게 판단이 안될때 결측치 있는 컬럼 전부 삭제하는 방법으로 하면 안되는지 궁금합니다.
미해결
[Rookiss University] UE5 Lyra 클론 코딩 (Haker&Liu)
라이라에서는 GameFeatureAction을 이용하여 AddComponent나 AddInputConfig같은 설정을 완료하는데 이런 것들이 추가되는 시점이 ExpereinceReady가 완료된 시점인가요? 지금 이 강의 에서 만드는 클래스는 BP에서 Ready시점을 파악하기 위해 제작하는 클래스로 이해하면 될까요?
미해결
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요? 강의중 python 으로 dag 작성시 별도의 디버깅을 하지 않는것으로 보입니다. 강의를 따라 실제 Dag 작성후 webserver에 반영을하면 여러가지 오류가 가끔 발생되는데, 사전에 디버깅 하는 요령이 있을까요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
코드를 아래와 같이 작성하면 틀린것인지 궁금합니다! df=pd.read_csv('data.csv',index_col='Unnamed: 0') df.head() df=df.T print(df) me1 = df[2001].mean() me2 = df[2003].mean() print(sum(df[2001]>me1)) print(sum(df[2003]<me2))
미해결
[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)
강의자료 중 MONGODB_FUNCODING_V1_2.zip 파일 압축을 풀면 일부 내용이 에러가 존재합니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 이번에 올라온 2유형 문제를 풀어보았는데요. <작성한 코드> import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 pd.set_option('display.max_columns', None) # 전처리 target = train.pop('총구매액') train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함) df = pd.concat([train, test]) df = pd.get_dummies(df) # 다시 분리 train = df.iloc[:len(train)] test = df.iloc[len(train):] print(train.shape, test.shape) # 검증용 데이터 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state = 0) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) # 모델 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error print("RMSE:",root_mean_squared_error(y_val, pred)) # 제출 pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv')) 결측치를 0으로 채우고 train,test 합쳐서 원핫인코딩 후 랜덤포레스트회귀 모델사용 RMSE 평가지표 값이 나왔는데 강사님 수치랑 너무 크게 차이가 나서요. 이렇게 많이 차이 나도 괜찮은건가요? 작을수록 좋은거이긴 하지만 강사님이랑 너무나 다른 값이 나와서 제가 작성한 코드와 화면 출력하여서 틀린부분이 있는지 문의 드립니다.
