[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] 안녕하세요, 강의를 듣다가 pdf를 보던 중 "참고" 라고 적힌 부분에 ' | ' 이 부분이 글 씨를 침범 하는 사태가 있습니다. 이 강의 다른 pdf 파일도 확인 해보니까 어떤 것은 괜찮고 어떤 것은 사진처럼 이렇게 되어있습니다. pdf파일을 보는 사람이 있다면 불편할 것 같네요. 추가1 "회원 서비스 테스트" 강의 에서 영상에 회원 가입 테스트 에서는 Assertions.assetThat(findMember.getName()).isEqualTo(member.getName()); 이렇게 작성 되어 있는데, 오늘(25.6.12)pdf를 보니 pdf파일 코드 에는 assertEquals(member.getName(), findMember.getName()); 이렇게 되어 있더라고요. 이렇게 하신 이유가 무엇인가요?
안녕하세요. 유사한 질문을 찾아보았으나 의문이 해결되지 않아 질문드립니다. anova 테이블을 만들기 전 적합한 데이터 형태를 만들기 위해 melt 함수를 사용하시더라구요. anova 테이블을 만들 때 필요한 특정한 데이터 형태가 있는건가요? 왜 melt함수를 적용해 주어야 하는지 아직 이해하지 못해서 질문드려요. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다.
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 안녕하세요, 영한님, 수업 너무 잘 듣고 있습니다. 수업을 듣던 도중에 아래 내용이 잘 못된 것을 알게 되었는데요. System.currentTimeMillis() 은 1970년대 이후로 경과된 시간을 나타내지만, System.nanoTime() 은 JVM이 시작된 시간으로부터 경과된 시간을 나타냅니다. 즉, System.nanoTime() 은 현재 시간을 나노초로 변하지 않습니다. 이 부분 확인 부탁드려도 될까요? 감사드립니다.
안녕하세요. 영한님 책으로 복습 중에 궁금한 점이 생겼습니다. 117p 에서 merge() 의 동작 과정을 설명하는 내용 중에 아래의 내용이 있습니다. 2. 파라미터로 넘어온 준영속 엔티티의 식별자 값으로 1차 캐시에서 엔티티를 조회한다. 여기서 "준영속 엔티티면 1차 캐시에 당연히 없을텐데 왜 1차 캐시를 조회하지?" 라는 의문이 생겼습니다. 질문1) 어떠한 경우 때문에 1차 캐시를 조회하는 것인가요? 추가로, 119p 에 아래의 내용이 있습니다. 병합은 준영속, 비영속을 신경 쓰지 않는다. ~ 따라서 병합은 save or update 기능을 수행한다. 질문2) save 기능을 하는 경우에 merge() 내부적으로 persist() 로직이 포함되어 있나요?
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] 여기에 질문 내용을 남겨주세요.여태 변수선언하면서 한번도 return 쓴적 없는데 이번 강의에서 sum을 return 해준 이유가 무엇인가요
선생님의 코딩 # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩 from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데, 저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?
교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때, 사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점 1) 테스트 데이터값을 예측할 때 -> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고, -> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후, 아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요? test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다. roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1]) ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면, 정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!
Expressions.stringTemplate() 로 사용자 정의 복호화 함수로 필드를 복호화 후 containIgnorecase로 검색을 하고싶은데 서로 타입 에러로 되지않는데 혹시 이걸 해결을 할 수 있는 방법이 없을까요? where 절에 Expressions . stringTemplate ( "함수명{0})" , 엔티티.필드명 ).contailIgnoreCase(searchText); 이런 형태로 검색을 하고싶었는데 아무리 검색을 해봐도 찾을 수가 없어 질문을 남겨봅니다.
