같은 질문 다시 드려서 죄송합니다;;;;; (기출 9회의 작업형 1의 3번 문제를 풀고 있습니다.) 이전 인덱싱 혹은 슬라이싱 질문에서 df[숫자]는 행 선택만 되고 열 선택은 되지 않아 df.loc와 df.iloc를 사용했었는데 9번 기출에서 unstack한 경우에는 어째서 df[숫자]로 열선택이 가능한지에 대한 질문을 드렸습니다. 답변으로 기본적으로 df[숫자]는 인덱스 기반으로한 행 선택이고 unstack에서 컬럼명이 숫자(정수)로 바뀌어서 가능했다 라고 답변을 받았었습니다. 일반 df [숫자] → 행 선택 (인덱스 기반) 컬럼명이 정수인 df [숫자] → 열 선택 (컬럼명 기반) 그런데 이번에 9번 기출에 혹시나 하고 df[0]을 넣었는데 이 상황에서는 왜 에러가 나는 것인가요? 참고로 df를 새로 불러오고 시도해도 오류가 났었습니다.;;; 그런데 기출 9회 작업형 3에서는 df[:140]으로 데이터 분할을 합니다.... 무슨 차이 인가요?
제공되는 예제 파일에 대한 실행에 관련 질문을 해 주실 때는, 자신이 사용하는 운영체제(OS), 운영체제 버전, JDK 버전, IDE와 같은 개발 도구의 버전 등을 상세알려 주시면, 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 안녕하세요. 강의를 보고 있는 개발자입니다. 질문이 있어 문의드립니다. 만약 pg사 연동이 들어간다고 가정하면 어떤 식으로 사가를 구성해야할까요? 주문서버, 결제서버, 재고서버가 있다고 가정하면 대략적인 결제 흐름이 대부분 아래와 같을텐데 장바구니에서 구매하기 누르면 주문서페이지로 감 주문서 페이지에서 쿠폰 등을 선택하고 결제하기를 누르면 pg결제창이 뜸 pg결제를 하면 결제 승인 api를 서버가 호출 아래와 같이 해도 되나요. 장바구니에서 구매하기 누르면 주문서버에 주문서를 생성 주문서페이지에서 결제하기 누르면 주문서를 검증하고 임시결제 생성 및 pg사 url 생성 (주문서버 -> 결제서버 -> pg사 동기식으로 호출 해야할 거 같음) pg결제가 승인되면 결제서버의 결제 승인 api 호출 (임시결제를 결제완결상태로 만들고 pg사의 승인 api 호출) 결제 완료되면 결제 완료 이벤트 발행하여 재고 줄인다. 제가 생각하기에 pg사 결제 url 만드는 2번이 주문서버 -> 결제서버 동기식으로 호출하는게 맞는게 아닌가 싶어서 저렇게 했는데 혹시나 비동기로 할수 있는 방법이 있을까요? 아니면 제가 생각한 방식말고 다른 방식이 있을까요? 강의에서는 pg사 관련된 내용이 안나와 궁금하여 질문드립니다.
문제에 명시되어있는 샘플 pred 0.17 0.33 0.11 ... 이건 형식만 참고하면 되는거 맞을까요? 그러니까 샘플에 있는 수치들과 제가 만든 csv head() 출력했을 때의 수치도 샘플과 유사해야하는건지 궁금합니다. 또한 제출 버튼 누를 때 result.csv 만드는 코드 아래 csv가 잘 만들어졌는지 개인적으로 확인하는 코드 (head나 shape)는 냅둬도 괜찮은건가요? 아님 csv 만드는 코드가 마지막 줄에 있는 상태로 제출 버튼을 눌러야 하는 것일까요? 감사합니다.
에어비엔비 가격 데이터에서 ID는 왜 삭제하는건가요? 꼭 삭제해야하는 건가요? 여기 답변달린거 보니까 숫자인 경우에는 ID 삭제 안해도 된다고 하던데 ID가 숫자인데 왜 삭제하는 건가요? +) AI 답변 확인했는데, 맨 처음 전처리를 할 때 ID를 삭제할지 안할지를 어떻게 판단하는지 기준을 알고싶어요.
작업형2 모의문제3 09분 48초 이 부분에서 .predict_proba()를 통해서 pred_proba라는 변수에 평가 결과가 저장되었는데 이때 pred_proba[:,1]로 슬라이싱하는 이유를 질문드립니다. pred_proba라는 변수는 roc_auc_score 확률값이 저장되어있는데, roc_auc_score 평가 지표는 2개의 클래스에 각각 해당될 확률인 2개의 컬럼이 있는 배열로 출력되는데 0번 컬럼이 " 심장마비 확률 높음" 컬럼인지 "심장마비 확률 낮음" 의 컬럼인지 어떻게 판단해서 [:, 1]로 슬라이싱하는 걸까요?
작업형2 모의문제2 11분12초의 레이블인코딩이 아닌 원핫인코딩으로 변경하는 코드에 대해서 질문드립니다. 만약 원핫인코딩으로 진행하려면 아래와 같이 코드를 작성하면 될까요? # 원핫인코딩 train = train.drop('price', axis = 1) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 그리고 원핫인코딩으로 변경하면 검증데이터 분리 과정에서 코드를 어떻게 수정해야하나요?(.pop()을 사용해서 'price' 컬럼을 따로 변수에 저장한 후에 target 부분에 넣어야할까요?) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0 )
(base) C:\Users\sangil.shin> conda create --name study python=3.11 Retrying (Retry(total=2, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(<HTTPSConnection(host=' repo.anaconda.com ', port=443) at 0x26416036f90>, 'Connection to repo.anaconda.com timed out. (connect timeout=9.15)')': /pkgs/r/terms.json Retrying (Retry(total=1, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ConnectTimeoutError(<HTTPSConnection(host=' repo.anaconda.com ', port=443) at 0x264162e4550>, 'Connection to repo.anaconda.com timed out. (connect timeout=9.15)')': /pkgs/r/terms.json 위에 내용과 같이 에러가 발생됩니다. 확인 부탁드립니다.
안녕하세요 강사님 평가지표 강의중에 문득 궁금한게 생겨서요 앞선 강의에서는 문자는 모두 인코딩을 통해 숫자형으로 변환했는데, 갑가지 강의에서 실제값, 예측값에 문자가 있을 경우를 설명해주시니 조금 혼란스럽네요... 그리고 이번 강의는 너무 빠르게 훑고 넘어가서 이해가 잘 안되는거 같습니다 아래 average 부분도 언제 이걸 쓰는지 알아야 할 거 같은데... 설명없이 슥 넘어가버려서... average= micro, macro, weighted
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1_section14 에서 fillna(0)을 적용한 뒤 map() 함수를 사용하면 최종 결과 값은 동일하나 df 조회 시 다시 결측값이 발생됩니다. 이 경우 map() 대신 replace()를 사용하는 것이 맞는지 궁금합니다. # 값 대체 df['f3'] = df['f3'].fillna(0) dict_list = {'silver':1, 'gold':2, 'vip':3} df['f3'] = df['f3'].map(dict_list)
