[질문 내용]우선 단방향 연관관계를 적용하고 꼭 필요한 경우에 양방향 연관관계를 사용하라는 내용을 적용해보다가 이해가 안되는 부분이 생겨서 질문남깁니다. Team과 Member로 양방향 연관관계를 적용한다고 생각해보면 다른 질문의 답변을 봤을 때 Team을 조회할 때 Member가 거의 같이 조회가 되는 경우와 fetch join으로 조회 시 양방향 연관관계를 사용하여 더 편리하게 조회할 때 사용한다는 답변을 봤습니다. (제대로 이해한 것인지는 모르겠습니다.) 그래서 테스트를 해봤습니다.@Test void 멤버목록과_함께_팀조회() { Team team = new Team("teamA"); entityManager.persist(team); Member member = new Member("m1", 0, team); Member member2 = new Member("m2", 0, team); entityManager.persist(member); entityManager.persist(member2); entityManager.flush(); entityManager.clear(); System.out.println("====테스트 1 양방향 연관관계==="); Team findTeam = teamJpaRepository.findById(team.getId()).get(); List<Member> members = findTeam.getMembers(); for (Member member1 : members) { System.out.println("member1 = " + member1.getUsername()); } entityManager.flush(); entityManager.clear(); System.out.println("===테스트 2 fetch join 양방향 연관관계 사용=="); Team findTeam2 = teamRepository.findTeamWithMembersById(team.getId()).get(); List<Member> members2 = findTeam2.getMembers(); for (Member member1 : members2) { System.out.println("member1 = " + member1.getUsername()); } entityManager.flush(); entityManager.clear(); System.out.println("===테스트 3 fetch join 그냥 엔티티 사용=="); Team findTeam3 = teamRepository.findTeamWithMemberById(team.getId()).get(); List<Member> members3 = findTeam3.getMembers(); for (Member member1 : members3) { System.out.println("member1 = " + member1.getUsername()); } } public interface TeamRepository extends JpaRepository<Team, Long> { @Query("select t from Team t join fetch t.members") Optional<Team> findTeamWithMembersById(Long id); @Query("select t from Team t join fetch Member m") Optional<Team> findTeamWithMemberById(Long id); }테스트 1의 경우 두개의 쿼리가 나가는 것을 확인했습니다. selectt1_0.team_id,t1_0.create_by,t1_0.created_date,t1_0.last_modified_by,t1_0.last_modified_date,t1_0.namefromteam t1_0wheret1_0.team_id=? selectm1_0.team_id,m1_0.member_id,m1_0.age,m1_0.create_by,m1_0.created_date,m1_0.last_modified_by,m1_0.last_modified_date,m1_0.usernamefrommember m1_0wherem1_0.team_id=? 테스트 2의 경우 한개의 쿼리만 나가는 것을 확인했습니다.selectt1_0.team_id,t1_0.create_by,t1_0.created_date,t1_0.last_modified_by,t1_0.last_modified_date,m1_0.team_id,m1_0.member_id,m1_0.age,m1_0.create_by,m1_0.created_date,m1_0.last_modified_by,m1_0.last_modified_date,m1_0.username,t1_0.namefromteam t1_0joinmember m1_0on t1_0.team_id=m1_0.team_id  테스트 3의 경우 오류가 났습니다. 위의 테스트 1(getMembers로 접근), 테스트2(fetch join)의 경우 쿼리의 개수로 봤을 때 테스트 2를 사용하는 게 더 좋은 것 같은데 맞을까요?테스트 3은 단방향인 경우 팀과 멤버를 같이 조회를 어떻게 해야되나요?양방향 연관관계가 필요한 경우가 뭔가요?원래 api 설계할 때 team, member를 각각 조회하는 경우만 만들었었는데, team과 member가 같이 조회되는 api를 만드는 경우도 있나요? (team/{id}, member/{id} 와 같은 경우만 만들어봤습니다.)

2유형 공지사항 시험 예시 내용인데, import pandas as pdimport numpy as nptrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")#print(train.isnull().sum())train = train.fillna(0) #결측치를 0으로 채우기test = test.fillna(0)#print(test.isnull().sum())#print(train.isnull().sum())train = train.drop(['회원ID'], axis=1)y = train.pop('성별')cust_id = test.pop('회원ID')#범주형변수 원핫인코딩(get_dummies)train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)#print(train.info())#수치형변수 스케일링(MinMaxScaler)from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()scaler.fit(train)scaler.fit(test)#모델 생성 (분류 - 랜포classifier)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier()rf.fit(train,y)#모델 예측pred = rf.predict(test) -모델 생성까지는 에러 코드가 없었는데, 모델 예측에서 이러한 에러코드가 나옵니다..ㅜㅜㅜㅜ> Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failedmake: *** [py3_run] Error 1Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 38, in <module> pred = rf.predict(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 630, in predict proba = self.predict_proba(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validateX_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validateX_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validatedata self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in checkn_features raise ValueError(ValueError: X has 72 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 73 features as input.

데이터셋 분할 시에 iloc안쓰고 그냥df[:210] 이렇게 나눠도 상관 없나요.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요범주형 데이터가 있으면 필수로 인코딩을 해줘야하는걸로 알고 있는데요이때 무조건 라벨인코딩으로 진행하려고 하는데 문제없는 사항인가요?

안녕하세요제목 그대로 모바일 크롬 환경에서 동영상이 잘 나오지 않습니다.증상은 동영상 재생 버튼을 누르면 계속 버퍼링 상태이네요. 와이파이 환경은 좋습니다.확인 및 조치 부탁드려요.감사합니다.

5-1 제출 시에 타겟은 Attrition_Flag에서 1과 0으로 기재되어있고 y_test.csv 파일을 봐도 0, 1 로 되어있던데강의에서 제출 시에는 predict_proba로 확률값을 제출하던데 왜 그렇게 제출해도 괜찮은지 잘 이해가 안 갑니다 ㅜ

안녕하세요!마이바티스에서 MS-SQL, ORACLE 두 개의 데이터 소스를 설정하는 방법과MS-SQL, ORACLE 각각의 트랜잭션을 서비스레이어에서 같이 사용하는 방법이 있을까요?알려주시면 감사합니다 ㅠ  @Service public class MyService { @Autowired private OracleRepository oracleRepository; @Autowired private SqlServerRepository sqlServerRepository; @Transactional public void update() { oracleRepository.update() sqlServerRepository.update() //에러 발생 시 ms-sql 트랜잭션, oracle 트랜잭션 롤백 방법 } }

강의는 Autopsy로 진행하기 때문에 Encase를 제외하고 모두 보았습니다. 시험이 얼마 남지 않아 법률과 모든 부분에 대해 다 암기는 완료하였고 곧 문제풀이와 부족한 부분 다듬는데 시간 소요할 예정입니다![시험 과정]- 수험 번호 및 좌석 확인- 주의 사항(출력물, 칠판, 벽보 등) 확인- 시험 시작 전까지 '컴퓨터 전원' X- 이름 기입 시, 불합격이니 반드시 수험번호만 작성- 보고서 작성 프로그램은 HWP, WORD 중 택 1- 제출 파일 모두(기타 임시 저장 파일 포함) C 드라이브 제외 타 파티션에 저장하고 실기 시험용 폴더 생성(수험번호 폴더 하위 문제 1, 2, 3... 폴더 생성)- 컴퓨터 전원 구동 후, 답안 제출용 USB 연결하여 정상적으로 인식되는지 확인- 탐색기 보기 옵션 파일 확장명, 숨긴 항목 + 옵션의 '보호된 운영 체제 파일 숨기기(권장)'과 '알려진 파일 형식의 파일 확장명 숨기기' 체크 해제- 시나리오 및 문제 확인하여 키워드 체크- 법 문제 체크 후, 어떤 법에 해당하는지 정도만 적기(포렌식 툴 로딩 등의 잔여 시간에 법 문제 작성)- 쓰기 방지 설정 전까지 절대 증거 USB 연결 금지- 시나리오 진행하며 틈틈히 캡처 및 메모장에 연관 내용 작성해가며 진행- 가장 쉬우나 Autopsy에서 분석 로딩에 시간이 걸리는 문제 먼저 풀기 -> 툴에서 직관적으로 1차 정보(볼륨 훑기, 암호화 파일, 이미지 파일, Signature/MIME 비교 등) 파악 -> 2차로 1차에서 수집된 대상의 추론 및 상세 탐색 등 잔여 로그들 자세히 확인하며 보고서 작성 진행혹시나 위에서 미흡한 부분이 있다면 정정 또는 추가 부탁드리겠습니다. 강사님이 주신 모의 문제로 시간 측정을 해봤을 때 컴퓨터 성능이 좋은 조건으로는 3시간 내에서 마무리가 됩니다. 남은 기간 더 탄탄히 준비하겠습니다 감사합니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다.오류 없이 결과는 나왔습니다. 제 코드가 맞는지, 엉뚱한지 확인이 어려워 질문드립니다.맞는 풀이인가요? 고쳐야 할 부분이 어떤 부분인가요?ID 드랍하지 않고 쭉 진행했는데, 이러할 경우 문제가 되나요?roc_auc_score, submit 과정에서 pred에 [:,1]을 하면 오류가 없고, 빼면 오류가 생기는데 pred[:,1]인 이유가 헷갈립니다.랜덤포레스트에서 random_state=2024만 적어서 돌려도 되나요?질문이 장황한데 답변 주셔서 항상 감사합니다!cols = ['Warehouse_block' ,'Mode_of_Shipment','Product_importance' , 'Gender'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N'], test_size = 0.2, random_state = 2024) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(n_estimators=160, max_depth=20, random_state=2024) rf.fit(X_train, y_train) pred = rf.predict_proba(X_test) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_test, pred[:,1])) pred = rf.predict_proba(X_test) pred submit = pd.DataFrame({ 'ID': X_test['ID'], 'pred':pred[:,1] }) submit.to_csv("result.csv", index=False) import pandas as pd df = pd.read_csv("result.csv")

제가 완전히 문외한이라서 잘 이해가 안 가는 부분이 있어서 질문드려요.ETA를 보여주기 위해서 order id 등과 조합하여야 한다는 점은 이해했어요.주문마다 고유의 번호가 있을 것이고, 해당 주문이 어떻게 처리되었는지를 보고 싶으면 그 값을 확인해서 status 를 확인하면 된다는 건 이해가 쉬웠어요.그런데 이전에 Session 개념을 설명해 주실 때, 예를 들어서 Home-주문완료 까지를 묶어서 세션으로 설명해 주신 것 같습니다. (잘못 기억하고 있다면 알려주셔요. 다시 공부하겠습니다.)제가 궁금한 것은 여러 세션에서 발생한다는 의미가 직관적으로 이해가 가지 않아서요.장바구니에 담아두고 1~2 시간 뒤에 다음 식사로서 주문을 했다.이 경우엔 최종 주문 발생 시 부여되는 주문 id로 확인하는데에도 큰 문제가 없을 것 같습니다.짧은 시간 내에 여러 세션을 발생시켜서 (=한 끼에 여러 가게에서 다양한 음식을 시켰다)이 경우에도 각 주문 별 도착시간을 주문 별로 트래킹 해서 보여준다고 할 때 주문 id만 있으면 되는게 아닐까 해서요.만약 여러 주문의 배송 상황을 한 화면에서 보고 싶다. 이런 경우에도 주문 id로 트래킹 할 수 있지 않을까요?주문id에 정해진 자리수 제한이 있고, 이용자 수가 많아 특정 시점 간격으로 부여되는 주문 id가 초기화 된다면 세션 id가 필요할 수도 있을 것 같다는 생각은 해봤어요. (이 경우엔 유저 별 세션보다도 서버 시점으로 세션을 나누는 것일까요?)그럴 경우에는 유저 id와 주문 id의 조합만으로는 무작위로 발생할 수 있는 오류 (이미 배송 완료된 주문의 배송현황만을 보여주어 제대로 된 정보 전달을 할 수 없는 경우)의 발생 빈도가 높아질 수도 있을 것 같긴 하거든요.제가 생각한 게 맞는지, 주문 별 고유번호에 실제로 자릿수 제한이 걸려있을 수 있는지, 어떤 상황일 때 세션id 까지도 활용을 하는지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님,CLIENTNUM,Attrition_Flag타겟 분류 문제에서, y가 분류니까roc_auc_score을 구할 때 predict_proba를 이용해서 구했는데 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val)print(accuracy_score(y_val, pred)) # 정밀도 print(precision_score(y_val, pred)) # 재현율 (민감도) print(recall_score(y_val, pred)) # F1 print(f1_score(y_val , pred))정확도 ~ f1까지는 proba를 안하고 바로 구했는데어떤 차이로 인해 얘네는 proba를 안하게 될까요 ? ㅜㅜ

 선생님, 이제 한 열흘 정도 남은 상황에서강의 보면 이해는 되는데 실제로 타이핑 치려니까 머리속이 하얘지면서 어려운데, ㅠ 앞으로 남은 기간동안은 어떤 방식으로 공부를 하는게 좋을까요? 강의를 빼곡히 노션에 정리하면서 멘트나 그런것들 정리해뒀는데... 막막하네요ㅜ.ㅜ 1유형은 캐글 반복 + 2유형 기출만 반복(1~7회)3유형은 회귀분석이랑 분산분석 2개만 외워가려고요..ㅎ 갑갑하네요ㅜ.ㅜ 증말

문제 1-2 accuracy를 구하는 문제를 저는 다음과 같이 풀었습니다.from statsmodels.formula.api import logitmodel = logit('purchase~income', data=train).fit()target = test.pop('purchase')pred = model.predict(test) > 0.5from sklearn.metrics import accuracy_scoreprint (round(accuracy_score(target, pred),3)) 답은 0.507로 동일하게 나오는 것 같습니다.다음과 같이 풀어도 문제 없는걸까요?그리고 pred = model.predict(test) > 0.5에서 '>0.5'의 역할은 무엇인지 다시 한번 설명해 주실 수 있을까요?

@Entity @Table(name = "orders") @Getter @Setter @NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PROTECTED) public class Order { @Id @GeneratedValue @Column(name = "order_id") private Long id; @ManyToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "member_id") private Member member; @OneToMany(mappedBy = "order", cascade = CascadeType.ALL) private List<OrderItem> orderItems = new ArrayList<>(); @OneToOne(cascade = CascadeType.ALL, fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "delivery_id") private Delivery delivery; //배송정보 private LocalDateTime orderDate; //주문시간 @Enumerated(EnumType.STRING) private OrderStatus status; //주문상태 [ORDER, CANCEL] //==연관관계 메서드==// public void setMember(Member member) { this.member = member; member.getOrders().add(this); // Member 엔티티 부분 : private List<Order> orders = new ArrayList<>(); } public void addOrderItem(OrderItem orderItem) { orderItems.add(orderItem); // OrderItem 엔티티 부분 : private Order order; orderItem.setOrder(this); } public void setDelivery(Delivery delivery) { this.delivery = delivery; // Delibery 엔티티 부분 : private Order order; delivery.setOrder(this); } member.getOrders().add(this)  -> addOrderItem과 setDelivery에서는 setOrder(this)로 연관관계를 설정해줬는데, 왜 setMember 메소드에서만 getOrders().add(this)로 연관관계를 설정한 것인가요? Member 엔티티의 orders메소드가 List라 그런 것인가요?  setMember에서는 같은 List임에도 불구하고 this.member = member라고 했는데, 왜 여기서는 add(orderItem)으로 연관관계를 설정한 것인가요? orderItems가 List라서 그런 것인가요?    

답변 감사합니다!

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]안녕하세요 강의를 듣던중에 MessageTestSourceTest 부분에서 오류 터져서 커뮤니티랑 구글링을 해보니 다들 한글이 깨졌다고 하더라고요 그래서 저도 utf8로 해도 똑같은 오류가 나더라구요.그런데 여기서 ItemServiceApplication.java 에 ```java@Bean public MessageSource messageSource() { ResourceBundleMessageSource messageSource = new ResourceBundleMessageSource(); messageSource.setBasename("messages"); return messageSource; }```을 남기니깐 테스트를 통과하더라고요 혹시 어떤 문제인지 알고 있으시나요? ㅠㅠ

데이터셋(엑셀)로 직접 열면 train 파일에서 segmentation변수가 보이는데read.csv하여 R에서 불러들이면 segmentation변수가 안보이네요 제공해주신 리뷰코드(메모장) 에는아래와 같이 as. factor로 바꾼걸 보면 있어야 할 변수인거같은데..  df$Gender <- as.factor(df$Gender)df$Ever_Married<- as.factor(df$Ever_Married)df$Graduated <- as.factor(df$Graduated )df$Profession<- as.factor(df$Profession)df$Spending_Score<- as.factor(df$Spending_Score)df$Var_1 <- as.factor(df$Var_1)df$Segmentation <- as.factor(df$Segmentation)  파일이 잘못된걸까요 ? 아니면 제가 이해를 못한것일까요? 

안녕하세요. nextXXXX에서 언제 개설되나 궁금했었는데 이렇게 강의로 나오다니 좋네요.. BFF를 도입한 이유에 대해서 말씀 주신것 중에 궁금한게 있습니다!트래픽 대응, 크롤링, 시스템 점검과 같은 클라이언트 접근 제어와 관련된 정책을 한곳에서 관리 가능 및 보안성 수준 제공 가능=> Q. 나머지는 이해되는데 크롤링이 잘 이해가 안갑니다 front 모듈에서 크롤링을 시도해서 client한테 뿌려주는건가요? 사용자에게 노출되어야 하는 정보를 제한할 수도 있음bff가 없다면 변경사항이 있을때 마다 내부적으로 사용하는 API와 public call을 위한 api 모두 변경을 해야 합니다(백엔드 api랑 프론트 모두 변경해야 한다는건가?) 그러다보면 놓치는 부분도 생김  => Q. 내부적으로 사용하는 API는 분리된 서버(컨퍼런스, analysis 등)로 이해했늗네, public call을 위한 api는 어떤걸 지칭하는 걸까요?  감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요cond1 = df['종량제봉투종류'] == '규격봉투' cond2 = df['종량제봉투용도'] == '음식물쓰레기' cond3 = df['2ℓ가격'] != 0 df = df[cond1 & cond2 &cond3] print(round(df['2ℓ가격'].mean()))위 작업에서 cond1,2,3를 df에 대입하지 않고 print문으로평균을 구할 수 있는 방법이 있나요??아니면 따로 방법이 없어서 df에 대입 후 2ℓ가격의 평균을 구한 건지 궁금합니다!

void main() { List<String> words = [ '안녕하세요 ', '저는 ', '코드팩토리입니다.', ]; final sentence = words.fold<String>('', (prev + next) => prev + next); print(sentence);} 이렇게 똑같이 작성을 했는데, 오류가 뜨는 이유가 뭘까요?The argument type 'String Function(String)' can't be assigned to the parameter type 'String Function(String, String)'. Expected to find ')'.Undefined name 'next'.