안녕하세요 선생님, 회귀에서 분류와 예측 유형으로 나뉘는데 분류에서는 모델을 만들 떄 아래처럼 예측 시 predict_proba를 활용하고 분류 문제가 아니면 proba를 뺴게 되나요 ?? 문제에서 y값은 0 또는 1 , 또는 확률값일 떄 proba 그 외 y값이 수치형이면 proba 뺴고..제가 생각 하는게 맞을까요 ? from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_tr[cols], y_tr) pred=rf.predict_proba(X_val[cols]) roc_auc_score(y_val,pred[:,1])
[문제] city와 f4를 기준으로 f5의 평균값을 구한 다음, f5를 기준으로 상위 7개 값을 모두 더해 출력하시오 . (소수점 둘째자리까지 출력) import pandas as pd df = pd.read_csv("../input/bigdatacertificationkr/basic1.csv") df.head() # city와 f4별 f5의 평균 값 (멀티인덱스 출력) df = df.groupby(['city', 'f4'])[['f5']].mean() print(df) # dataframe 전환 후 상위 7개 출력 df = df.reset_index().sort_values('f5', ascending=False).head(7) print(df) 위에는 문제와, 선생님이 작성해주신 코드입니다.! 다름아니라 제가 궁금한건 다음과 같이 두 가지입니다! # city와 f4별 f5의 평균 값 (멀티인덱스 출력) df = df.groupby(['city', 'f4'])[['f5']].mean() 첫번째, 여기서 'f5'에 []를 한번 더 쓰신 이유가 데이터프레임형태로 만들기 위해서 쓰신걸까요? 두번째, 내림차순정렬 (sort_values)를 쓰기 위해서는 데이터프레임 형태가 되야해서 첫번째에서 'f5'에 []를 한번 떠 쓰셔서 일부러 데이터프레임형태를 만드신걸까요?
복습차원에서 다시 듣느데 혹시 자체적으로 만든 makeshared를 쓰는 이유가 메모리풀을 적용시켜서 sharedptr로 만드는건데 요즘은 그냥 new delete성능이 좋아서 그냥 써도 상관없다는것을 들었는데 그러면 그냥 지원해주고 있는 make_shared함수를 써도 성능상에서 아무문제 없는거 맞는거죠?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 범주형 데이터에 대한 원핫인코딩을 진행할 때 cols= train.select _dtypes(include="O").columns train=pd.get_dummies(train,columns=cols)로 진행해야 하진 않나요? train=pd.get_dummies(train)이어도 범주형만 알아서 찾아서 원핫인코딩을 진행 해주나요?
네이버 쇼핑 크롤링 1 강의를 수강하고 있습니다. 네이버 쇼핑 페이지에서 상품에 대한 태그를 추출함에 있어서 items에 데이터가 전혀 저장되지 않습니다. 코드도 완전히 동일한 것 같은데 어떤 문제가 있는 걸까요? from bs4 import BeautifulSoup import requests keyword = input("검색할 제품을 입력하세요 : ") url = f"https://search.shopping.naver.com/search/all?query={keyword}" user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36" headers = {"User-Agent" : user_agent} req = requests.get(url, headers=headers) html = req.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') items = soup.select(".adProduct_item__1zC9h") print(items) print(len(items)) 다음과 같이 []와 0만 출력되는 상황입니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요! 2번문제에서 저는 df['bmi']로 새로운 bmi 컬럼을 만들지 않고 바로 bmi라는 변수에 넣어서 그냥 bmi를 가지고 했는데 상관없나요? bmi = df['Weight'] / (df['Height'] / 100) ** 2 cond1 = bmi >= 18.5 cond2 = bmi < 23 normal = len(df[cond1 & cond2]) cond3 = bmi >= 23 cond4 = bmi < 25 danger = len(df[cond3 & cond4]) print(int(abs(normal - danger))) 이렇게 했습니다.
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. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 수업 자료 소스 코드를 다운받았습니다. 여기서 서블렛에 대한 소스코드를 인텔리제이로 연결해서보고싶은데 인텔리제이 들어가서 오픈프로젝트하고 build.gradle 했는데 이런식으로 뜨는데 어떻게 해야할까요? ㅠ
1. 11 버전을 설치 하였고 routes 폴더에 web.php만 있고 api.php 가 없었습니다. 2. api.php 를 새로 만들어서 영상의 내용대로 Route::post('post', function(Request $request) { $data = $request->input('uname'); return view('routing', [ "id" => "aaa", "data" => $data ]); }); 을 추가 하였습니다. 다른 부분도 모두 영상과 같이 작성 하였습니다. 3. routing.blade.php 에 <form action="/api/post" method="post"> @csrf <input type="text" name="uname"> <input type="submit" value="저장"> </form> 로 작성 하였습니다. 4. http://localhost/get/ccc 를 브라우저에서 실행 시 영상 내용 처럼 나옵니다. 5. http://localhost/get/ccc 에서 인풋박스에 입력 하고 버튼 클릭 시 404 NOT FOUND 가 나옵니다. 6. 상단 2번에서 작성 했던 내용을 web.php 에 추가 하고 3번의 링크를 form action="/post" 로 변경 하여 테스트 하였더니 영상처럼 정상적으로 작동 됩니다. 이후로 실습을 어떻게 해야 하나요? 7. 처음에 routes 폴더에 api.php 가 없었다고 했습니다. 새로 만들어서 사용 하려고 했으나 작동 하지 않았습니다. 그렇다면 api.php 라는 파일을 라라벨 config 등 어딘가에 등록 해야 하는 것 아닌가요? 왜 작동을 하지 않죠? 8. 화면 보기가 너무 힘듭니다. 영상에서 쓰는 편집기가 색깔이 하얀색에 탭 색깔 구별도 안가고.. 도대체 무슨 파일을 보고 있는건지 알 수가 없습니다..
========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 선생님 강의를 거의 다 완강하고 혼자 프로젝트를 진행중에 궁금증이 생겨 질문 남깁니다. 클린코드 원칙에 따르면 메서드의 파라미터는 적으면 적을 수록 좋다고 배웠습니다. 만약 컨트롤러에서 서비스 메서드를 호출할때, 필요한 파라미터 값이 많을때는 컨트롤러에서 DTO를 생성하여 서비스객체에 전달하는 방법도 고려해볼 수 있을까요? DTO는 컨트롤러가 웹 호출을 받는 경우에만 사용해 왔는데 이런 방식의 DTO 활용도 가능한지 질문드립니다.
구글링을 통해 pip upgrade, scipy==1.12.0 버전설치 vscode vswhere.exe 설치등을 해 보았는데 해결이 안되어 문의드립니다. (desktop_venv) D:\voicechat\DESKTOP>pip install scipy WARNING: Ignoring invalid distribution - (d:\voicechat\desktop\desktop_venv\lib\site-packages) WARNING: Ignoring invalid distribution -ip (d:\voicechat\desktop\desktop_venv\lib\site-packages) Collecting scipy Using cached scipy-1.13.1.tar.gz (57.2 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Installing backend dependencies ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [21 lines of output] + meson setup C:\Users\joon\AppData\Local\Temp\pip-install-uhszo9tp\scipy_fd7942d271b54ed8b7897408b2e63822 C:\Users\joon\AppData\Local\Temp\pip-install-uhszo9tp\scipy_fd7942d271b54ed8b7897408b2e63822\.mesonpy-_ppx3dkm -Dbuildtype=release -Db_ndebug=if-release -Db_vscrt=md --native-file=C:\Users\joon\AppData\Local\Temp\pip-install-uhszo9tp\scipy_fd7942d271b54ed8b7897408b2e63822\.mesonpy-_ppx3dkm\meson-python-native-file.ini The Meson build system Version: 1.4.1 Source dir: C:\Users\joon\AppData\Local\Temp\pip-install-uhszo9tp\scipy_fd7942d271b54ed8b7897408b2e63822 Build dir: C:\Users\joon\AppData\Local\Temp\pip-install-uhszo9tp\scipy_fd7942d271b54ed8b7897408b2e63822\.mesonpy-_ppx3dkm Build type: native build Project name: scipy Project version: 1.13.1 WARNING: Failed to activate VS environment: Could not parse vswhere.exe output ..\meson.build:1:0: ERROR: Unknown compiler(s): [['icl'], ['cl'], ['cc'], ['gcc'], ['clang'], ['clang-cl'], ['pgcc']] The following exception(s) were encountered: Running icl "" gave "[WinError 2] 지정된 파일을 찾을 수 없습니다" Running cl /? gave "[WinError 2] 지정된 파일을 찾을 수 없습니다" Running cc --version gave "[WinError 2] 지정된 파일을 찾을 수 없습니다" Running gcc --version gave "[WinError 2] 지정된 파일을 찾을 수 없습니다" Running clang --version gave "[WinError 2] 지정된 파일을 찾을 수 없습니다" Running clang-cl /? gave "[WinError 2] 지정된 파일을 찾을 수 없습니다" Running pgcc --version gave "[WinError 2] 지정된 파일을 찾을 수 없습니다" A full log can be found at C:\Users\joon\AppData\Local\Temp\pip-install-uhszo9tp\scipy_fd7942d271b54ed8b7897408b2e63822\.mesonpy-_ppx3dkm\meson-logs\meson-log.txt [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed × Encountered error while generating package metadata. ╰─> See above for output. note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for details.
