학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 위와 같이 실행했는데 baseline roc_auc가 높게 나옵니다 그리고 y_test 실행결과 label과 점수가 비슷합니다. 어떤 이유일때문일까요?
graph_builder.add_edge('get_tax_base_equation', 'calculate_tax_base') graph_builder.add_edge('get_tax_deduction', 'calculate_tax_base') graph_builder.add_edge('get_market_ratio', 'calculate_tax_base') 2.7 병렬 처리를 통한 효율 개선 (feat. 프롬프트 엔지니어링).ipynb 에서 질문 있습니다. 3개가 병렬로 실행된다면 분명 먼저 끝나는 노드가 있을 거고 그러면 완료 노드 순서에 맞게 calculate_tax_base를 실행해야 하지만 결과를 보면 calculate_tax_base를 한번만 실행하더라고요. 그러면 어떠한 조작 없이도 ranggraph에서 add_edge를 사용한 노드라면 자동으로 병렬 처리 완료 상태를 보관하고 3개가 전부 종료 된 후 실행된다고 이해했는데 맞을 까요? 제가 이해한게 맞다면 add_edge를 사용하지 않은 노드(Comand 명령어 사용한 노드)들의 병렬 처리에서 스레드 동기화 처리가 자동으로 안되기 때문에 반드시 add_edge를 반드시 사용해야하나요? 이런 질문을 드리는 이유는 Command를 병렬로 처리해보고 있는데 궁금증이 생겨서 그렇습니다.! messages = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, ] + state["messages"] response = llm.with_structured_output(Routers).invoke(messages) datasources = [router['next'] for router in response['nexts']] print(datasources) # FINISH를 analyst_node로 변환 goto_nodes = [ "analyst_node" if ds == "FINISH" else ds for ds in datasources ] # 병렬 실행을 위해 전체 리스트 반환 return Command(goto=goto_nodes)
3.7 찐 Multi-Agent System (feat. create_react_agent) 에 구현하신 def supervisor_node안에 messages = [ {"role": "system", "content": system_prompt}, ] + state["messages"] 해당 소스 Message에 system을 이렇게 선언하는게 맞는지 이해가 가질 않습니다. 선생님 설명에서는 analyst_node안에 invoke할 때 supervisor_node안에 넣었던 systemprompt는 불필요해서 아래 소스처럼 result = analyst_chain.invoke({'messages': state['messages'][1:]}) [1:]를 하신다고 설명하셨는데 analyst_node 안에서 state['messages']를 print함수로 확인해 봤더니 systemmessage가 들어있지 않았습니다. messagestatas에 messages에 system메세지를 추가하기 위해서 고민하다 systemMessage를 넣었더니 선생님 설명대로 됐지만 무슨 차이인지 잘 모르겠습니다. 아마 예상하기에는 MessageState가 SystemMessage, AIMessage, HumanMessage 밖에 허용을 안 하는 것 같은데 맞나요? 어떤게 올바른 방법인가요? messages = [ SystemMessage(content=system_prompt), ] + state["messages"]
강의를 보면서 강사님과 똑같이 진행을 하는데 값이 다릅니다. 그리고 영상에서는 max_depth를 설정했을 때가 설정하지 않았을 때 보다 값이 더 올라갔는데 저 같은 경우는 설정한 후 값이 더 내려갔습니다. 정상적인 건가요? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2025,max_depth=3) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred)) # 0.9227272727272727 # 0.8571428571428571 # 0.8378378378378378 # max_depth = 3 # 0.9242424242424243 # 0.8 # 0.7837837837837838
<모델&평가>에서 fit(학습)을 시킬때는 왜 X_tr,y_tr을 넣고 예측을 할때는 왜 X_val를 넣나요 ? 그냥 아무거나 넣어도 되나요 ? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2025) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val)
<데이터 전처리 &피처엔지니어링>에서 왜 id를 drop 하나요? 그리고 <검증 데이터 분리>에서 는 왜 output을 drop 하나요? train = train.drop('id',axis=1) test_id = test.pop('id') test.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output',axis=1),train['output'],test_size=0.15, random_state=2025)
3사분위수 - 1사분위 수 값을 구할 때 선생님 처럼 r2, r1 변수 안 만들고 df = df[:int(len(df) * 0.7)] #70% 데이터 선택 IOQ = df['views'].quantile(.75) - df['views'].quantile(.25) print(IOQ) 이렇게 구해도 되나요?
제가 푼 내용을 보면 pred = rf.predict(test) : 질문자 pred = rf.predict(x_val) : 해설 위 두가지가 다릅니다. 해당 건 때문에 pred 했을 때, 값 차이가 많이 나는건가요? ㅜ_ㅠ 챗gpt에 물어보니 어떨때는 test고 어떨대는 x_val인지 아직도 모르겠습니다. # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") # train.info() # test.info() target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) 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) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) ans = pd.read_csv('result.csv') print(ans)
openai model = gpt-4o-mini 를 사용중입니다. 주피터노트북 실행을 하였는데 아래와 같은 에러코드가 나와서 해결방법 질문을 드립니다 ERROR:root:Error converting PDF to images: Unable to get page count. Is poppler installed and in PATH?
아래 질문 대댓글로 올렸는데, 잘 못보실것같아 이곳에 정식으로 올립니다. 모든 프로그램 설치 후, 재부팅, 커서 재실행등은 다 해봤습니다. ============================= 처음 코드를 만들고 gtts에서 에러가 나네요. 선생님의 코드 요청과 똑같이 요청을 했고, 그래서 아래와 같은 코드가 생성되었습니다. 그래서 pip install -r requirements.txt 를 터미널에 입력 시켜주었으며 위와 같이 제대로 설치가 된것 같습니다. requirements.txt 내용 -> gTTS==2.3.2 그랬는데 아래와 같이 Python cmd창에서 에러가 납니다. (대소문자 에러인줄알고 그마저도 고쳤는데도) gtts가 설치가 된것 같은데 왜 불러오질 못하는지 모르겠네요 ㅠㅠ(참고로 코알못입니다) 커서도 여러번 껐다가 재실행했는데도 꼭 저러네요.. 이것저것 만져보기도 겁다고한데... 해결 방법 좀 알려주시면 감사하겠습니다.! ======= 혹시 추가 정보가 필요하신게 있으면 알려주시면 바로 확인해서 올리겠습니다.