[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) -> 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) -> 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) -> 예 [질문 내용] 현재 상황 File | Settings | Build, Execution, Deployment | Build Tools | Gradle 선택 시 'select configuration element in the tree to edit its settings' 만 조회되고 general settings 설정 창이 안보이는 상황 단, import gradle 프로젝트 로딩은 문제가 없으며 코드 실행 역시 잘 되는 상황. 시도했던 해결 방안들 인텔리제이 Invalidate and Restart 를 거침 인텔리제이 전체 재설치 진행 start.spring.io의 경우 해당 사진의 설정 사용 GPT에서 제공한 프로젝트 폴더 파일 역시 같은 증상(설정 조회가 되지 않는) 증상을 보임 프로젝트 JDK 설정 역시 21 버전으로 설정, JAVA_HOME 환경 변수 역시 21버전으로 설정 gradle 플러그인 역시 설치 및 활성화 되어 있음을 확인 .idea 폴더와 .gradle 폴더 삭제 후 다시 프로젝트를 열어봄. gradle wrapper 존재 확인 Run anything에서 gradle clean 등의 실행을 거쳐봄. 결론... 여러 방안을 시도해보고 설정 역시 계속 재확인 후 인텔리제이 리스타트를 진행해도 해당 설정이 조회되지 않고, select configuration element in the tree to edit its settings 표시만 떠 있네요... 혹시 해결 방안을 아시는 분 계실까요? 오늘도 노고 많으십니다. 좋은 하루 되세요.
안녕하세요 저는교재랑 같이구입해서 공부하는 중입니다. 시계열데이터에 대해서 강의내용은 다 학습을 했는데 교재에는 시계열데이터 관련해서 더 많은내용이 있더라구요,,,근데 너무 어려워서 ..지금시험이 20일정도 남은 시점에서 이내용까지 공부해서 완벽하게 익혀야하는지 의문이 들어서요 교재 섹션26부터는 대부분 조건문이 2개 이상 넣어서 풀어야하는 문제인데 저는 이번에 파이썬을 처음 접해서.. 응용이 힘드네요 기출문제를 봤을때 아직 시계열은 많이 안나왔던데 그래서 고민이 좀 되구요..시계열데이터에서 어디까지 공부해야하는지 조언부탁드립니다.
예시문제 작업형2를 먼저 푼 뒤에 풀이 영상을 봤습니다. 근데 제가 처음에 풀 때는 train, test 데이터의 주구매상품을 unique 찍어보니 다르게 나와서 pd.concat을 통해 데이터를 합친 뒤 라벨 인코딩을 하고 다시 나눠서 진행했습니다. 근데 풀이영상에서는 안 합치고 라벨 인코딩을 진행하셨는데 train 테이블 가지고 학습하는데 예측할 테이블보다 유니크 수가 더 많으면 굳이 합칠 필요가 없는 건가요? 그리고 합쳐서 진행해도 상관 없는 걸까요? roc_auc_score는 0.62점으로 풀이 영상보다 높게 나오긴 했습니다.
안녕하세요, 국내주식 과거 분봉데이터를 받을수는 없는것인가요? 한투 사이트를 보면 당일 분봉데이터만 제공하는 것으로 보입니다만, 다른 방법이 있는지 문의드립니다. 분봉데이터를 받아볼수 있다면, 어떤식으로 데이터를 보관?하여 벡테스팅을 하는것이 효율적인지 조언구합니다. 예를들어 SQL 데이터베이스 같은 db를 사용하는게 나을지 등 감사합니다.
8회 기출유형 (작업형2) 문제 관련해서 저장할때 오류가 떠서 문의드립니다. 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.shape, test.shape cols = train.select_dtypes(include='object').columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col]=le.fit_transform(train[col]) test[col]=le.transform(test[col]) 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) X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_absolute_error mae = mean_absolute_error(y_val,pred) print(mae) pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) 제일 마지막 pred = model.predict(test) 과정에서 ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-82-67795a42191c> in <cell line: 0>() ----> 1 pred = model.predict(test) 2 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) 5 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/generic.py in __array__(self, dtype, copy) 2151 ) -> np.ndarray: 2152 values = self._values -> 2153 arr = np.asarray(values, dtype=dtype) 2154 if ( 2155 astype_is_view(values.dtype, arr.dtype) ValueError: could not convert string to float: 'CUST0769' 이런 오류가 뜨길래 검색해보니 object 형태의 컬럼이 있다고 오류가 뜹니다ㅠ 전처리 과정에서 Label인코딩을 하였고, 데이터 형태 int로 바뀐것까지 확인하였는데, 확인 부탁드리겠습니다ㅠㅠ 선생님 강의에서 customer_ID를 삭제(drop)하였는데, 그걸 저는 따로 진행을 안했는데, 혹시 그것 때문인지 문의드립니다! 추가로 customer_ID를 삭제 안하고 진행해도 괜찮은지도 알려주시면 감사하겠습니다~!^^
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작년 말에 하고 개인적인 일이 크게 있어서 멘탈터져갖고 응시포기하고, 이번에 또 준비중인데요 확실히 쉽지 않네요. 사람들이 유형2랑 유형 3만 기출 반복 통해서 좀 하면 된다고 하는데, 마음의 여유가 없다보니.. 혹시 2유형이라도 일단 정복하고 싶은데 학습 순서 추천 가능할까요
안녕하세요 getServerSideProps 함수로 반환된 props 타입을 정의하는데 있어서 이해가 잘 가지 않아 질문드립니다. props의 타입을 지정할 때, next js의 내장타입을 사용하면서 해당 타입의 제네릭으로 InferGetServerSidePropsType<typeof getServerSideProps> 이렇게 작성하는데, <typeof getServerSideProps> 의 값은 function인데 어떻게 props 내부의 값을 전달할 파악할 수 있는지 궁금합니다. 제가 제네릭에 대한 이해도가 낮아서 그런거 같기도 한데,,, 답변 주시면 감사드리겠습니다.
r2랑 rmse 같이 검증해봤는데 rmse가 만단위가 나오고 r2는 음수값이 나와서 혼자 풀다가 풀이 영상을 시청하게됐습니다ㅎ 이론을 들었을때 작업형2는 성능평가 좋은쪽(?)으로 점수를 부여한다고 기억했는데 모델별 상대적인거고 굳이 더 좋은 성능이 나오도록 튜닝할 필요는 없을까용?
선생님, 안녕하세요. Supabase를 사용하여 제 서비스에 사용자 인증 기능을 구현하려고 합니다. 제가 이해한 내용이 맞는지 확인 부탁드려요! (1)인증 방식 설정: Supabase 프로젝트 대시보드의 Authentication 섹션 내 Providers 탭으로 이동하고, 여기서 제 서비스 사용자들이 이용할 로그인 방식(예: 이메일/비밀번호, Google/Kakao 등의 소셜 로그인, Magic Link 등)을 선택하고 필요한 설정을 완료하여 활성화 한다. (2) 애플리케이션 프론트엔드 구현: 제 웹사이트코드(나 앱의 프론트엔드 예: JavaScript, React, Flutter 등)에서 Supabase 클라이언트 라이브러리를 가져와 사용하고, 사용자들이 회원가입, 로그인, 로그아웃 등을 할 수 있는 UI(예: 로그인 페이지, 회원가입 폼)를 만들고, 이 UI와 Supabase 클라이언트 라이브러리의 함수들 연동하여 실제 인증 기능을 구현한다. (3) 사용자 데이터 관리: 사용자가 위 프론트엔드를 통해 회원가입하면, 그 정보는 Supabase 내의 auth.users라는 전용 테이블에 자동으로 저장되는 것이 맞나요? 결론적으로, 제 서비스의 최종 사용자들은 제가 프론트엔드에 구현한 로그인/회원가입 시스템과 Supabase Auth를 통해 별도의 사용자 계정을 갖고 서비스를 이용하게 되는 구조라고 이해하면 될까요? 혹시 제가 잘못 이해하고 있거나, 추가적으로 고려해야 할 중요한 사항이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= 응답메시지를 작성하는 코드인 getWrite().write()가 강의에서 이 코드가 메시지 바디에 데이터가 들어간다고 설명하시는데요. 그리고 local:8080을 실행하면 사이트에 응답 메시지에 작성한 데이터가 보이잖아요? 이때 이 데이터를 보여주게하는 것은 웹브라우저의 역할인가요? 이전까지는 사이트에 아무것도 안보이다가 getWriter.write() 한 이후에 사이트에 넣은 데이터가 보이니 write()라고 하니 메시지 바디에 데이터를 넣고 웹브라우저에 쓰는것 까지인가? 하고 헷갈려서요.. 그냥 단순 응답 메시지 바디에 데이터를 넣는것까지 인것같긴한데 혹시나해서 질문드려봅니다
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= utf-8에 대한 질문입니다. 강의에서 application/json은 스펙상 utf-8을 사용하도록 정의가 되어있다고 하셨는데요. 그래서 application/json만 전달해야한다고 하셨구요. 그렇다면 setChracterEnconding("utf-8")은 뭔가여? 그냥 헤더에 정보를 남기기 위함인가요?
