제가 AutoPsy로 하이브 파일을 추출해서 확인해보았는데 config\system이 아니고,config\software를 가지고 와야 Windows Portable Devices가 확인이 되는 거 같아 질의드립니다시간 나실 떄 한번 확인해 주시면 감사하겠습니다감사합니다

new_data를 생성하고 ols 모델로 predict하려고 할 때, 다음 두 가지 중에 아무거나 써도 되나요?model.get_prediction(new_data)model.predict(new_data)  

이라고 뜨고 첫번째 수업으로 이동도 되지않아요

FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: Execution failed for task ':hello.itemservice.ItemServiceApplication.main()'. > Process 'command 'C:\Users\.jdks\corretto-17.0.14\bin\java.exe'' finished with non-zero exit value 1위와 같은 에러가 뜹니다.어제까지 잘 하다가 오늘 갑자기 되질 않네요.사실 섹션 6까지 다 듣고 다음 섹션인 로그인 처리로 넘어가서 프로젝트 생성하는데 이상하게 계속 안돼서 어제 한것을 실행해보는데 이것마저 안되네요..뭔가 연관이 있는건지... 왜이런건가요?해결완료했습니다

안녕하세요? 선생님구매해놓고 인제서야 틈틈히 보고있습니다.다름이 아니고 소스분석을 하면서 강좌를 보고싶은데 (완성형 소스는 질문 게시판 답변에 링크를 통해서 받았습니다.) 완성형 소스로는 섹션별 영상을 보면서 분석하기 어렵겠더라고요. 유데미를 보면 섹션별로 소스가 제공되는경우가 있는데있으시다면 공유 해주실수있으실까요?(일일이 타이핑하면서 따라가는것보다 영상에 맞는 소스를 같이 보면서 진행해야 직관적으로이해하기가 수월하고 편하더라고요.) 만약 없다면 제공할 계획은 있으신지 궁금합니다. 수고하세요!

MAC 주소에도 Broadcast 주소가 있고 IP주소에도 있는데 MAC주소의 Broadcast 범위와 IP주소의 Broadcast 범위가 다른가요? 범위가 다르다면 무엇을 기준으로 범위를 제한을 하는지 알고 싶습니다.

IA_Move에서 Negate(부정)설정 중XYZ 박스를 모두 체크하는 것은 특별한 이유가 있나요? (그렇게 하지 않아도 사용하지 않는 축의 영향을 받지 않기 때문에 그런 것으로 이해했습니다.)IA_Move 설정에서 후방 이동(S)과 마우스 Y축 부정의 개념이 살짝 혼동이 생겼습니다.(IA_Look에서 설명해주셨을 때 "엔진에서 Y 축의 양수는 아래 방향을 의미한다."는 말을 듣고 나니, IA_Move의 Y는 그럼 S키 입력에 부호를 바꾸는 것이 아니라(Negate) W키를 반전해야 하는 거 아닌가? 라는 생각이 들어서요.. W,S는 캐릭터를 기준으로 전방, 후방 값이기에 화면을 기준으로 한 Y축 방식과는 다르다고 해석하면 될까요?) 

안녕하세요, 우선 데이터 관련 좋은 강의 올려주셔 감사합니다.수강 중 실습에서 AWS kafka 서버가 어떤 역할인지 헷갈려 질문 드립니다. 위 강의 pdf와 같이 지금까지 producer가 서버에 push하고 consumer가 서버(브로커)에 있는 메시지를 pull 하는 것으로 이해했고, AWS에 만든 3개의 kafka-broker01~03이 서버를 구성하는 3개의 '브로커'라고 이해했는데,실습을 진행하면서 AWS kafka-broker서버에서 파티션을 만들었으니 브로커는 맞는 것 같으나 동시에 producer, consumer 역할을 하는 것 같아서 원래 브로커가 서버를 구성하는 동시에 클라이언트의 역할도 하는 것인지 이해하는데 어려움을 겪고 있습니다.만약 그렇다면 kafka02에서 produce하고 kafka01에서 consume한다고 할 때, kafka02도 kafka01와 같은 cluster에 속하니 kafka02의 파티션에도 메시지가 저장되고 있는 것이 맞나요...?긴 글 읽어주셔서 감사드립니다.

# 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) submit=pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv("result.csv",index=False) 아래처럼 feature가 맞지 않아서 에러가뜹니다. 강의 그대로 했는데 왜그러는 걸까요?? --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-50-2529582812.py in <cell line: 0>() 1 # 최종 제출 파일 (lightGBM) ----> 2 pred = lg.predict(test) 3 submit=pd.DataFrame({'pred':pred}) 4 submit.to_csv("result.csv",index=False) 2 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/lightgbm/sklearn.py in predict(self, X, raw_score, start_iteration, num_iteration, pred_leaf, pred_contrib, validate_features, **kwargs) 1008 n_features = X.shape[1] 1009 if self._n_features != n_features: -> 1010 raise ValueError( 1011 "Number of features of the model must " 1012 f"match the input. Model n_features_ is {self._n_features} and " ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features_ is 28 and input n_features is 8

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형 3 핵심만 듣고 가야될것같은데..추천해주세요...

‘age’ 컬럼의 이상치를 설정하는 과정에서왜 & 가 아니고 | 을 사용하는 건가요?

강의 6분쯤에 "" 으로 공백이었던 useState의 초깃값을 "이름"으로 바꿔주면서 value={name} 구문을 추가해주셨는데요, 공백일 때에는 같은 문자열임에도 해당 구문 없이도 잘 작동했는데 "이름"으로 설정했을 때에는 해당 구문이 필요한 이유는 무엇인가요? 지피티에 물어보니 Uncontrolled와 controlled input이라는 새로운 개념을 언급하길래 잘 이해가 안 되어 여쭤봅니다!

작업형2에서 데이터 전처리할 때라벨인코딩or원핫인코딩 후 랜포 or lightGBM만 준비해서 가려고 하고 기출 계속 돌려보고 있는데아직 어떤 경우에 라벨인코딩이 적합하고, 원핫인코딩이 적합한지 구분이 안됩니다1)어떤 데이터들일때 어떤 인코딩이 적합한건지 궁금합니다!(+현재는 오브젝트타입 라벨인코딩해서 모델 학습한거랑 원핫인코딩해서 모델 학습한거랑 각각 비교해보고 수치 더 좋은걸로 선택했었습니다..!)2)그리고 항상 데이터 전처리(라벨or원핫인코딩) 전에 target 컬럼 먼저 train에서 복사해서 옮겨놓고 그 후에 데이터전처리를 하는게 맞는걸까요?? 

안녕하세요 혹시 코드가 어디에 있나요??? 메뉴만들기부분html쪽이요~! 16:06

시험 환경 작업형2 문제에서 라벨 인코딩을 하기 전에, set을 통해서 train과 test의 unique를 확인하보고 "train이 test를 포함하기 때문에 합칠 필요가 없다"고 말씀을 하셨는데요.혹시 시험을 볼 때 그것까지 미처 확인해보지 못하고 그냥 다음과 같이 진행을 했을 때 문제가 생길까요..?cols = ['주구매상품', '주구매지점'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])

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.기본 설정인 Gradle로 할때는 문제없는데, 번외로 알려주신 설정인 인텔리제이로 돌리게 되면 스프링부트가 작동하지 않습니다. 해결 방법이 있나요?

안녕하세요2유형 랜덤스테이트 조정 관련 문의드립니다.2025 제2유형 조정중random_state=100으로 했을때(697.4336570027904)0으로 했을때(819.4568839902439) 같은모델에 다른거 조정한거 하나없이 train_test_split과 랜덤포레스트의random_state만 조정한것으로저렇게 RMSE가 차이나는데어떤게 최적인건가요? random_state조정으로 저정도 차이나는거에 어떻게 수치를 조정하는게 가장 좋은지 궁금합니다. 

실제 시험을 볼때는 뭔가 정신이 없을거같아서train과 test의 unique값 차이 여부 생각하지 않고그냥 무조건 train과 test를 concat으로 합치고 레이블 인코딩 진행한 후 train과 test를 분리하고자 하는데이렇게 진행해도 괜찮을까요?데이터 누수(?), 과적합가능성 있다고 들어서 질문드립니다.

이 문제 검정통계량 값을 구할 때, f_oneway를 활용하면은 집단이 2개밖에 없기 때문에 안되는 건가요? 선생님이 말씀해주신 풀이방법으로만 풀어야 할까요? 

문제 2-2, 2-3 정답이 로지스틱 회귀 모형을 만들때 CustomerID를 독립변수로 넣을때와 넣지 않을때의 정답이 달라지는데 확실한 정답이 있을까요 ??