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)
깃 실습처럼... 몇몇 작업이 에러가 심해서 돌아가려고 '깃 그래프'에서 돌아갈 커밋 위치한 곳에 reset current branch to this commit... 을 눌러 hard를 선택해 주었는데도... 돌아가지를 안네요 콘솔창에서 명령어 git reset --hard 810380ae 도 안먹고... ㅠㅠ(커서에서 에이전시에 시켰는데 810380ae로 돌아가로...여러 터미널 명령어를 실행했는데도 변하질 않네요) 어찌해야 하나요? 다른 방법이 있는지 좀 알려주세요
안녕하세요! 40강 관련 질문입니다. 강의에서 로그인 하는 방식을 두 가지 알려주셨습니다. 서버액션 사용 서버액션 미사용 서버액션 미사용해서 구현할 때 tanstack query 의 mutation 을 사용하는 방식도 좋지 않을까 생각을 하는데요, 로그인 버튼에 loading 처리를 하거나 등 의 이유로요! 근데 제로초님은 useState 만 쓰셨는데, 간단하게 보여주기 위해서 그렇게 하신걸까요? 로그인/회원가입에 tanstack query 를 사용하는 것이 추천하는 방식은 아닌걸까요?? 제가 강의 들으면서 개인프로젝트에 적용하고 있어서, 어떤 방식이 좋은지 고민이 돼서 여쭙니다!
