혼자 드디어 처음으로 외워서 작성해본 2유형코드입니다~ 평가점수가 저정도 나오는데 아무래도 수치형을 스케일링하지않아서 일까요? 아니면 원핫인코딩이 더 적절한거였을까요? 아니면 저정도 점수여도 안전한 구역일까요? import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 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=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #0.7486363636363635
Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ] Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 1063, in source_to_code File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in call with_frames_removed File "/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ", line 24 bash_t1 >> bash_t2 ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 이런 에러가 났는데요 소스에서 확인해보니 from airflow.operators.bash import BashOperator ㅇ airflow.operators.bash 에 ~~~~~~ 이렇게 되어 있네요. 강사님 따라 그대로 했는데 에러가 왜 난걸까요?
강의 정말 잘 듣고있습니다. DFS 너무 어려웠는데 저에게 한 줄기 빛 같은 존재십니다..! 원본 문제가 바뀐것같기도 한데, 13565번 백준 원본을 보면 M, N 순서대로 입력을 받는 것 같습니다. M이 행에 해당되고, N이 열에 해당이 되어서 전반적으로 반대가 되어야하고, 강의에서 말씀 주신 이 부분도 def dfs (y, x): global visited, map_, answer, N if y == N: answer = True return y == M 으로 바뀌어야할 것 같은데 맞을까요?
다른 문제들에서는 train과 test데이터 두개만 주어진채로 계속 들은거같은데 이 문제는 주어진 데이터가 3개인건지.. 제가 앞서 이해했던 문제들의 데이터는 train데이터를 가지고 분할하고 모델링을 한후 validation한 데이터로 pred값을 구하고 실제값과 비교해서 지표로 매겨본후에 최종 test데이터를 넣어서 csv파일로 만드는 순서인데.. 지금 이 문제처럼 데이터가 3개인것은 어떤 차이가있는 것일까요 ㅠㅠ
docker 실습을 위해서 Windows 환경에 WSL v2 버전 설치 후 docker를 올렸습니다. docker search 시에는 검색이 되는데 docker pull 을 하면 아래의 에러가 발생됩니다. "Error response from daemon: Get " https://registry-1.docker.io/v2/ ": net/http: TLS handshake timeout" 😢 인터넷에 찾아보니 인터넷 속도가 느려서라는데 인터넷 속도는 100Mbps로 늦을 이유가 없습니다. 혹시 다른 해결책이 있을까요? 실습이 불가능하여 이론 공부만 계속 하고 있어요 ㅠㅠ
강사님 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아닌 저는 Windows 11 환경에서 docker-desktop을 설치하여 강의 및 실습을 진행중에 있는데, 호스트(윈도우)의 C:\docker\docker-practice 경로에 dockerfile(강사님 설정과 동일하여 정상 build도 가능)을 생성, 이외 영상처럼 app.txt 및 my-app이라는 폴더를 생성하여 강사님과 동일한 dockerfile 내용으로 copy 결과를 보려했습니다. 하지만 아무것도 copy되지 않음을 확인하였으며 해당 결과를 gpt에 확인 시, docker desktop에서 c드라이브 공유 설정을 확인하라는 답변이 돌아왔습니다 (settings의 resource -> file sharing 또는 resources의 Drives 탭). 하지만 gpt가 제시한 부분은 없는것인지, 제가 찾지 못하는 것인지는 불명확하나 해당 해결법은 docker-desktop에 없는 기능같아 보입니다. 혹시 관련 문제에 대한 답변 가능하실까요?
문제풀이에 방해되어서 코랩 자동완성 기능을 끄고 싶은데요. 알려주신 [도구>설정>편집기>‘컨텍스트 기반 코드 완성 표시‘ 해제 > 저장] 진행 했음에도 불구하고, 계속해서 자동완성이 되어서 학습에 방해가 되고 있습니다.ㅠㅠ 자동완성 끄는 다른 설정 방법이 있는지 알려주세요.
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 1-11 def find_count_to_turn_out_to_all_zero_or_all_one(string): # string을 순회하면서 0과 1의 연속된 덩어리 개수를 구함 # 그 개수중 min을 return zero_seq = 0 one_seq = 0 prev_num = string[0] # 첫 bit 초기화 if string[0] == "0": zero_seq += 1 else: one_seq += 1 # 2번째 bit부터 마지막까지 순회 for bit in string[1:]: if bit != prev_num: if bit == "0": zero_seq += 1 else: one_seq += 1 prev_num = bit min_count = min(zero_seq, one_seq) return min_count result = find_count_to_turn_out_to_all_zero_or_all_one(input) print(result) 안녕하세요! 1주차 숙제 중 문자열 뒤집기 문제를 풀면서 궁금한 점이 있어 질문 남깁니다. 저는 풀이가 위 코드와 같이 나왔는데, 정답 코드랑 비교했을때 살짝 다르더라구요. 출력은 잘 나오는 것 같은데, 정확한 차이가 궁금합니다. 저는 현재 bit를 이전 bit와 비교하고, 강사님은 현재 bit를 다음 bit와 비교하는 방식의 차이일까요? 아니면 제 풀이에 문제가 있을까요?
파이썬을 이제 막 접한 초보자 입니다. 데이터 프레임 처음 배울 때, 열(column)은 axis=1이라고 배웠는데요, '판다스4- 문자열, 내장함수'강의에서 합계(행)을 할 때 df.sum(axis=1, numeric_only=True)라고 하여 혼란이 오고 있습니다 ^^;; 제가 어떻게 이해하면 좋을지 알려주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요, 실기 준비가 막막했는데 강의를 통해서 자신감을 얻어 가고 있습니다. 감사합니다. 강의를 보며 실무 관점에서 궁금한점이 있어 문의드립니다. 시험을 준비하면서는 제공된 데이터를 기반으로 모델링을 하고 답안을 제출하면 끝인데 실무에서는 한번 학습시킨 모델을 나중에 계속 활용해야할거 같은데 학습한 모델을 저장하거나 다시 불러서 사용할 수 있는 방법이 있는지와 이와 같은 상황에서는 보통 어떻게 모델을 관리 하는지 궁금합니다.
2:02 예전 영상에서 데이터가 숫자로 써져 있지만 범주형 변수 처럼 보이는 경우 C()로 묶어서 원핫 인코딩 처리를 해야 하고, 혹여나 햇갈리면 모든 독립변수를 C()로 묶어도 상관 없다고 하셨던걸로 기억합니다. 로지스틱 회귀에서 모든 독립변수를 C()로 묶어서 처리하니 다중공선성 에러가 떴습니다. 여기서 질문은 1) 작업형3에서 formula를 바탕으로 모델을 생성하는 경우 모든 독립변수에 C()를 묶어도 결과가 달라지지 않는지 2) C()를 묶어야 제대로된 정답인데 묶지 않은 경우 답이 달라지는지 3) 로지스틱 회귀에선 예외로 C()를 사용하면 안되는건지 궁금증이 들어 질문 드립니다!
