5회기출문제 작업형2에서 평가지표가 RMSE가 나왔는데 다른 평가지표를 사용해도 무방하다고 하셔서 MSE로 작업을 해봤어요 그런데 결과값이 너무 크게 차이가 나는데 상관없나요? 값이 작을수록 좋다고 하셔셔.. ㅜ 만약 시험에서 RMSE로 나올경우 , 대신 쓸 수 있는 평가지표를 추천해주세요
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제 7번에서 index '2001' 데이터(행)의 평균보다 큰 값의 갯수와 index '2003' 데이터(행)의 평균보다 작은 값의 갯수를 더하시오 위 말이 2001의 데이터행의 평균과 2001의 데이터를 비교해서 큰 값인지 df내 전체 데이터와 비교하라는 것인지 비교군이 명확하지 않아 혼동이 옵니다. 설명 영상을 보고서야 같은 행에 대한 비교란 것을 알았습니다. 아래 2003도 마찬가지고요
안녕하세요, 강의 정말 잘 수강하고 있습니다. 강의 수강 중에 궁금한 점이 생겨 질문 드립니다. 강사님께서 말씀하신 것처럼 규모가 크고 복잡한 프로젝트의 경우는 컴포넌트의 양이 많아, 개발자가 이를 인지하지 못 하고 클라이언트 컴포넌트 아래에 서버 컴포넌트를 사용하는 경우가 자주 발생할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그렇다면 혹시 큰 프로젝트 내에서 이를 방지하기 위해 특별히 조치를 취하셨던 경험이나 팁이 있는지 알고 싶어서 질문드립니다. 예를 들면, 서버 컴포넌트와 클라이언트를 다른 폴더로 구분해서 분류하는 등 실무에서 실제로 사용되는 방법이 있는지 알려주시면 감사하겠습니다!
강의 파트 : 2.16)SSG 4.폴백옵션 설정하기. 질문 : SSG경로 생성은 /books/[id] 페이지 요청이 발생했을 경우 생성되어야 하는걸로 이해했지만, index page만 접속해도 index page에 노출되는 id 값을 가진 데이터들이 전부 /books/[id] 에 해당하는 SSG 파일이 생성되었습니다. (지금 추천하는 도서, 등록된 모든 도서) (위의 사진은 빌드 후, 인덱스 페이지 요청 시 생성된 SSG파일들 입니다.) (인덱스에서 스크롤 해보니 생성되는것을 확인했습니다.) 이 상황은 next의 LInk컴포넌트 frefetch와 연관있는 경우일까요?
안녕하세요, 시나공 책을 보니 object 컬럼의 nunique 값이 다를 때는 train, test 데이터를 concat한 뒤 원핫 인코딩을 해주어야한다고 나와있는데 레이블 인코딩도 마찬가지인가요? 모의문제 2에서는 neighbourhood의 nunique값이 다른데 concat 없이 레이블 인코딩을 진행하신 것 같아서 질문 남깁니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['원산지','메뉴']).agg(['mean','sum']) # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['메뉴']).agg(['mean','sum'], numeric_only=True) 원산지와 메뉴기준으로 agg하여 mean 과 sum을 구했을때 코드를 알려주셨는데요, 원산지 하나의 칼럼의 mean과 sum을 보고싶을 때는 어떻게 해야하나요? 에러가 나네요,, 아마 원산지가 빠져서 문자열이라 그런거같은데, numeric_only = True을 어디에 넣어야하나요?
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) 촉박하게 공부하다 보니 평가지표에 대한 이해가 잘 되지 않는데요, 제출하는데는 크게 문제가 없는 것으로 보이는데 평가지표도 코드에 포함되어야 채점에 큰 문제가 없을..까요..?ㅠㅠ
age 컬럼에서 소수점인 칼럼을 찾기 위해 df[age] != round (df[age], 0)으로 수식 작성하셨는데요. 이렇게 될 경우, 36.3은 버림이 되면서 round 적용하기 전과, 적용한 이후가 같아져서 누락이 되는거 아닌지 궁금합니다. 영상에서는 36.3 값도 필터링이 되던데 어째서 가능한지 너무 궁금합니다ㅠ 바쁘신데 감사합니다!
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 1-5 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 알고리즘과 친해지기(2) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? max값을 구할 때 리스트의 max 함수를 사용할 수도 있는데 굳이 max 값을 따로 구하는 이유가 있으신가요? 그게 더 시간 복잡도상으로 좋아서인지 초심자 입장에서 생각해보려고 하는 건지 궁금합니다..
