학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 다름이 아니라 강의에서 회귀 중 MAPE, RMSE, RMSLE 등은 sklearn.metrics에 없다고 따로 외워야 한다고 하셨는데요 사이킷런 홈페이지 들어가봤는데 다 적혀있기는 해서, 혹시 이제는 metrics 통해 그대로 사용하면 되는 게 맞는지 여쭙습니다! 제가 확인한 사이트도 링크 첨부하였습니다. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_squared_log_error.html
Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)
안녕하세요 강사님의 강의 항상 정말 잘 듣고있습니다! 프로젝트 세팅 관련 질문이 있습니다! 강의 자료의 Project Rules 추가 부분은 커서ai 업데이트로 살짝 달라진 부분이 있는데요 추가로 주신 rules 강의 자료 봤는데 잘 모르겠어서 질문드립니다! 이런식으로 하는거 맞나요? 그리고 Notepads 역할 설정도 rules manual로 대체 가능하다고 하신거 같은데 이 경우 파일 확장자가 .mdc로 되는데 이렇게 해도 되는건가요?
안녕하세요 제로초님 fetch 캐싱과 revalidate 관련해서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. await fetch('https://api.example.com/posts', { next: { revalidate: 60 }, }); A가 /posts를 최초 요청합니다. → API에서 데이터를 받아오고, 해당 데이터는 Next.js 서버 캐시에 저장 이후 60초 동안은 다른 누구든지 이 캐시된 데이터를 그대로 받음 그런데 60초가 지나기 전에 DB에서 게시글 1번의 제목이나 내용이 수정 됨 60초가 지나고 A가 다시 목록을 요청 → 이 시점은 revalidate 만료 시점 이후이므로 재검증 타이밍 → 하지만 A는 여전히 이전 캐시 데이터를 먼저 받고 , → A의 요청을 계기로 Next.js가 백그라운드에서 API를 다시 fetch하여 캐시를 갱신 곧이어 B가 /posts를 요청하면 → B는 A 덕분에 갱신된 최신 데이터를 바로 받음 제가 이해한 것이 맞을까요? 만약 저런식으로 동작하면 상세 페이지와 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있지 않을까 해서요 만약 상세 페이지 요청도 이렇게 작성되어 있다면 await fetch('https://api.example.com/posts/1', { next: { revalidate: 60 }, }); A는 목록 요청만 했고, 상세 페이지는 요청하지 않음 B는 A 이후에 목록을 보고 → 최신 제목을 확인한 뒤 , → 게시글 1번의 상세 페이지를 클릭 그런데 상세 페이지의 제목은 여전히 수정 전의 이전 제목 으로 보임 → 목록과 상세 페이지 간에 데이터가 불일치 할 수 있음 정리하자면 제가 이해한 Next.js의 fetch + revalidate 캐시 동작이 맞는지 궁금하고 위와 같은 목록-상세의 데이터 불일치 현상은 실제로 발생 가능한 문제인지 궁금합니다. 제가 실제로 테스트해봤을 때 위 시나리오대로 목록과 상세 페이지에서 서로 다른 제목이 보이는 걸 확인했습니다. 혹시 제가 잘못 이해하고 테스트한 부분이 있는 건지, 아니면 실제로도 발생할 수 있는 동작인지 궁금합니다.
아래와 같이 똑같이 입력했는데 결과값이 아예 다른데 무엇이 문제일까요?ㅠㅠ import pandas as pd df=pd.read_csv("clam.csv") df #데이터분할에서 만들기 train = df.iloc[:210, : ] test=df.iloc[210: , : ] #로지스틱 회귀모델 만들기 #잔차이탈도는 로짓에서 볼수없고 glm에서 볼수있다. from statsmodels.formula.api import glm import statsmodels.api as sm model = glm("gender~ age + length + diameter + height + weight", data=train, familiy=sm.families.Binomial()).fit() print(model.summary())
스케일링도 데이터 프레임별 범위에 따라 fit() 할 프레임을 구분해줘야할까요? train['a'] 컬럼이 1~100 범위이고 test['a'] 컬럼은 1~200 범위라면 B먼저 fit하고 A는 transform 을 해줘야하나요? 아니면 각각 fit_transform 해야할까요? 범주형 컬럼 인코딩의 경우를 생각해보니 문득 위와 같은 상황에서 어떻게 해야하는지 궁금하네요.
설명을 들어서 a=10 static.b = a 니까 static.b++의 출력값은 10이고, 이후 11이 된다고 이해를 했는데, 그러면 그 아래 출력값 a가 10 이면 그대로 똑같이 10이 아니라 왜 st.a는 class Static의 20을 가져오나요? 두번째 출력값은 바로 위 출력값에서 계산된 걸 가져왔는데 네번째 출력값은 왜 가장 위의 클래스 거를 가지고 오는지 개념이 이해가 안됩니다
28분대에 있는 23년 1회 JAVA 문제인데요. 출력값 처음에 Static.b++는 a=10 static.b=a 때문에 출력값 10인 건 이해가 되고, st.b는 왜 0이 아니고, 11인지 이해가 안되고.. 마지막 출력값 st.a은 왜 10이 아니고 20인지 이해가 안되네요. 기출문제부터 따라가기 너무 힘든데 이거 강의를 다시 들어야하나요? 혼자서 문제를 풀면 문제 설명하는 흐름대로 생각이 잘 안나는 것 같아요
질문이 2개인데요... 문제 풀이영상을 보면 sum + (input[a][b]) * di ; input[a][b]에 %10을 넣으면 뭐 때문에 순차적으로 0 , 10, 100, 1000, 00000, 100000 이렇게 되는지 이해가 안되고, 2번째는 di가 1부터 시작을 하고 di*2면 2,4,6,8,10 이렇게 커지는거 아닌가요? 그렇다면 2의2승 2의3승 2의4승 2의5승 이렇게 커지지 않으니까 계산이 안되는 것 같은데 ㅠ.. 좀 어렵네요
안녕하세요! 강의 잘 듣고 있습니다. Next에서 제공하는 fetch의 기능만 잘 활용해도 React Query를 사용할일이 잘 없을것같은데.. 무한스크롤같은 기능을 구현할때정도는 편하긴 할것같지만, 보통 App Router환경에서 React Query를 활용할 수 있는경우가 어떤 경우가 있을까요??
안녕하세요. 강의를 어떤 방식으로 듣는 것이 가장 효율적인지 여쭤보고 싶습니다. 처음 page.tsx를 만들 때는 하나하나 따라 만들며 진행했지만, 중간부터는 급하게 따라가기만 하다 보니 시간도 오래 걸리고, 오히려 비효율적이라는 생각이 들었습니다. 또한 수업 자료의 GitHub를 보면 각 폴더 설명에 "따라치기 위해 보면 안 된다"고 안내되어 있어서, 제가 잘못된 방식으로 수강하고 있는 건 아닌지 고민이 됩니다. 그리고 ch0~ch4 강의 이후의 코드를 올려주신 것은, 강의를 들으면서 이해가 안 되거나 따라가지 못한 부분이 있을 경우 해당 코드를 참고하거나 다운로드해서 사용해도 괜찮다는 의미일까요? 또한 강의 초반에 GitHub에서 해당 폴더로 들어가 복사하고, 설명을 들으며 진도를 나가는 방식이라고 말씀하신 것을 보았는데, 그렇다면 굳이 모든 코드를 따라 치기보다는 전체 코드를 먼저 불러온 뒤 실행해두고, 강의를 들으며 흐름과 설명 위주로 이해하는 방식으로 수강해도 괜찮을지 궁금합니다. 지금처럼 따라치며 수강하려다 보니 상대적으로 시간이 많이 소요되고, 비효율적일 수 있다는 생각이 들어 이렇게 문의드립니다. 이에 대해 보다 효율적인 수강 방법에 대해 조언해주시면 감사하겠습니다.
안녕하세요! 강의 너무 잘 들었습니다. 덕분에 데이터분석 학습 과정에 대한 로드맵을 설정할 수 있었습니다. 다름 아니라 독학으로 데이터분석 취업하기 파트에 질문이 있어 글 남겼는데요, 책을 통한 학습을 제시해주셨는데 책 대신 강의 (예를들면 인프런의 강의들) 로 교체해도 무방한지 아니면 책으로 하는게 더 좋을지 강의자님의 고견 구하고자 합니다. 저의 백그라운드 및 목적 및 목표 설명드리자면 비전공자로 현재 데이터분석 부트 캠프를 진행중이며 부트캠프 수업 과정과는 별개로 스스로의 커리큘럼을 추천해주신 강의 커리큘럼을 참고해서 진행하려고 합니다. 목적은 일련의 학습과정을 통해 포트폴리오를 작성할 만한 실력을 쌓는 것 이며, 이에 도달하는 과정을 최대 6개월 가능하면 3개월 이내로 줄이는 것이 목표 입니다.
# your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #1 #print(df.shape) df = df.dropna(subset=['views']) #print(df.shape) #2 df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver',1) df['f3'] = df['f3'].replace('gold',2) df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) print(int(df['f3'].sum())) 이렇게 작성 후 실행하면 결과가 밑에 처럼 나옵니다. 133 <ipython-input-57-2ecc61ea0b50>:14: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) 문제 3번에서 두번째 점과 관련된 질문입니다. 강의에서 알려주신 넘파이를 꼭 사용해야 하나요? 이전 강의에서 넘파이에 대한 내용이 따로 언급이 없으셔서 혼자 문제 풀어볼 때 넘파이 사용하지 않고 풀어본 것인데.. 깔끔하게 133만 나오지 않아서요ㅜㅜ
POST /book 해당 API에 { "title": "string", "subTitle": "string", "author": "string", "description": "string", "publisher": "string" } 위 body를 넣어서 요청했을 때 { "statusCode": 400, "message": "coverImgUrl는 요청에 포함되지 않아야 합니다", "error": "Bad Request" } 이런 에러가 나오는데 coverImgUrl가 없는데도 불구하고 위 에러가 나오는 이유는 뭘까요? 도서 생성 api는 사용할 수 없는 건가요..?
안녕하세요 :) 현재 문제를 풀었을 땐, sklearn.metrics 에서 문제에서 주어진 모든 평가지표를 제공하고 있는데 시험 때도 동일하게 사용하면 될까요? from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error, root_mean_squared_error, root_mean_squared_log_error, mean_absolute_percentage_error lightGBM 모델을 사용하면 RMSLE에 대해 마이너스 값에 대한 에러가 발생하는데, 이 경우 해당 모델을 사용하지 않는 게 좋을까요? 문제에 제시된 모든 평가지표들에 대해서 에러가 안 떠야 채점 받을 때 불이익이 없는 건지 궁금합니다..! r-squared 값이 0.18 로 굉장히 작은 편인데.. 결과가 이럴 수도 있나요? 보니까 수업에서 배우지 않은 모델들도 굉장히 많은데 (ex. 릿지, 라쏘, XGBoost) , 분류/회귀 모두 '랜덤포레스트, lightGBM' 모델만 사용해서 문제를 풀어도 괜찮을까요? (여유가 되면 XGBoost 까지)
