아래 문제해설을 보니 pred = rf.predict(X_val) 로 반영 pred = rf.predict(test) 로 반영해도 문제없나요? # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro')
안녕하세요 해당수업중 강의 내용대로 했는데 실행시 아래와 같이 에러 뜨고 정상 실행이 안됩니다. TypeError: react_dom_1.default.findDOMNode is not a function at ReactQuill.getEditingArea ( http://localhost:3000/_next/static/chunks/node_modules_5754136c._.js:16760:43 ) at ReactQuill.instantiateEditor ( http://localhost:3000/_next/static/chunks/node_modules_5754136c._.js:16631:50 ) at ReactQuill.componentDidMount ( http://localhost:3000/_next/static/chunks/node_modules_5754136c._.js:16590:14 ) at LoadableComponent ( http://localhost:3000/_next/static/chunks/_2df4111c._.js:296:57 ) at WebEditorPage ( http://localhost:3000/_next/static/chunks/_2df4111c._.js:81:215 ) at ClientPageRoot ( http://localhost:3000/_next/static/chunks/node_modules_next_dist_1a6ee436._.js:2053:50 )
25년 5월 시점에서 하다보니깐, requests 강의를 들을때 클래스 파싱 하는 과정이 작동이 안되서 확인해보니, requests는 javascript 로 만들어진 동적 내용을 긁을 수 없다고 하더라구요. 그래서 selenium의 webdriver를 사용했는데, 작동은 되는데 불편한 점이 각 실행시마다 크롬 창이 떠요. 혹시 javascript도 requests로 파싱할 수 있는 방법 이 있을까요?
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다 ! 영상에서 예를 들어 선생님께서는 이렇게 cols만 붙이시거나 train.head()이렇게만 하시는데 실제 시험에서는 모든 식 앞에 print()를 붙여야 하나요? 또, print를 붙여야 되는 식은 어떻게 구분하는지 질문드립니다 ! cols = train.select_dtypes(include="object").columns cols cols = train.select_dtypes(include="object").columns print(cols)
안녕하세요, 강의 中 내장 함수 관련한 내용을 보고서 아래와 같이 실습해보니 listbox = [2,4,6,8,10]을 기준으로 sum을 하면 정상적으로 30이 실행되지만, 물리적으로 모든 원소를 더해준 값을 프린트 한 값과의 비교는 다르다 뜹니다. 파이썬 비교 연산자(혹은 모든 연산자)들은 자료형을 기준으로 출력이 되나요? [실습]
파이어베이스와 수파 베이스 를 사용하고 있습니다. API 폴더에 해당 통신 로직을 정의해서 사용하면 보안과 API 명세에 대한 로직을 잘 관리 할 수 있다는 것을 강의내용을 통해 알았습니다 BAAS 서비스를 이용하면 API 폴더에 넣고 관리하게 된다면 통신 로직이 중복되는 것같은데 API -> BBAS 통신 이럴 경우 어떻게 사용하는게 좋은지 궁금합니다!!
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 24: 40쯤 영상입니다 제가 넣은 코딩은 이거이고 그 전까지는 결과값이 쌤이랑 동일 했습니다. from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val[cols]) pred[:10] array([[9.6185881e-01, 3.8141213e-02], [9.9447620e-01, 5.5237846e-03], [5.2776355e-01, 4.7223645e-01], [9.1258293e-01, 8.7417044e-02], [7.4549425e-01, 2.5450572e-01], [9.8757923e-01, 1.2420748e-02], [9.9907589e-01, 9.2413591e-04], [8.6976409e-01, 1.3023594e-01], [1.8734336e-03, 9.9812657e-01], [9.2717761e-01, 7.2822370e-02]], dtype=float32) 이거로 쌤이랑 다르게 나오는데 이유를 모르겠슴니다 ㅠ
안녕하세요! 정렬 -2 (3-3)과 관련해서 아래처럼 sort를 이용하면 안되는건가요? for문 두번을 이용해서 설명해주신 방법대로 해야하는 것이 맞는지 궁금하고, 아래 방법대로 하면 O(N) 연산량이 되는 것인지도 궁금합니다! 감사합니다. input = [4,6,2,9,1] ###내가 한것### def insertion_sort(array): n = len(array) for i in range(1,n): if array[i]<array[i-1]: a = array[:i+1] a.sort() array[:i+1]=a return array insertion_sort(input)
안녕하세요! 2.20 강의를 듣고 Vercel에 배포까지 한 뒤에 궁금한 점이 생겨 질문 드립니다! 이전 강의 실습에서는 인덱스 페이지의 추천 도서를 On-Demand ISR 방식으로 적용한 뒤 직접 주소를 입력해 페이지 요청을 보내서 바꾸었는데 Vercel에 배포한 뒤에는 어떻게 요청을 보내서 추천 도서 목록을 바꿀 수 있나요? 아니면 시간 단위로 업데이트하는 방식으로 다시 바꾸어서 작성한 뒤 재배포하나요?