코드팩토리 디스코드에 질문하면 더욱 빠르게 질문을 받아 볼 수 있습니다![코드팩토리 디스코드]https://bit.ly/3HzRzUM - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.   프로토타입이미지도 따로 주셨으면 좋겠습니다

소비량이 5번째로 많은 국가를 하는데, 3번째로 많은 국가가 2곳입니다.그러면 3번째를 공동 3위로 처리해서 1,2,3,3,5 이렇게 보는 걸까요?? 문제의 말로만 따지면 5번째로 많은 국가니까 313 다음 국가를 써야하나 싶어서 질문드립니다.

안녕하세요 선생님, 9회차에서 50점으로 아쉽게 떨어지고 재수강중인 학생입니다다름이 아니라 작년 시험에서 기억이 잘 안나는데 제가 작업형 2 유형을원핫인코딩 - 랜덤포레스트 한가지로 통일해서 연습해서 9회차 시험에서도 그렇게 했던 기억이 있는데요물론 그 때 작업형 2 유형을 40점을 맞았지만뭔가 불안해서 한 번 이렇게 여쭤보게 되었습니다.작업형 2 유형은 그냥 원핫인코딩 - 랜덤포레스트 기준으로 평가지표에 맞게만 하면 되겠죠...? 스케일링이나 하이퍼 파라미터 사용 없이? 😥😥

안녕하세요.강의 재미있게 듣고 있습니다.18번 강의 제일 마지막 부분에서  "2025년 6월 인기있는 영화를 추천해줘. 그리고 그 영화를 홍길동에게 메일보내주고 홍길동과 내일 미팅도 잡아줘" 이렇게 하니 전부 제대로 수행을 했는데 이어서 "2025년 6월 인기있는 영화를 추천해줘. 그리고 그 영화추천을 홍길동에게 메일로도 보내줘" 라고 일정 잡는 이야기는 뺐는데 지맘대로 일정도 잡아버리네요.이 경우도 프롬프트에서 지시를 해줘야하는건가요? 

보시면, GND에 인접한 wire를 클릭했는데, from netclass가 +3V3으로 나옵니다.. 어떻게 해야 해결할 수 있을까요??

안녕하세요 시험에서, 스케일링과 모델에있어 하이퍼파라미터 튜닝을 할 수 있다면 하는게 더 좋나 여쭤보려합니다 랜덤포레스트에서 max_depth, n_estimators같은 것들을 변경했을 때, 제가 보는 평가지표상에서는 더 좋아질지언정 과대학습으로 오히려 시험점수가 낮게나올수도 있다고 하더라고요.  하이퍼파라미터는 해서 평가지표가 더 좋아지면 하고 내는게 좋나요? 또한 후기를 찾아보니 수치형데이터들이 엄청 크게 나온다는데 이경우 스케일링을 하는게 더 효과적일까요

원핫인코딩할때 자동으로 범주형을 bool형으로 바꾸는데 라벨인코딩은 모델학습시 test에 없는 값이 나와서 문제가 생기지만 원핫인코딩은 문제가 없는걸로 알고있습니다.train범주형을 데이터 원핫인코딩하고 test도 원핫인코딩하고 train에 있는 col만 test에서 추출하지 않고 모델을 돌려도 실제 성능에는 혹시 차이가 없을까요? 

안녕하세요!섹션3에서 나만의 쇼핑몰 샘플 페이지 접속 시 404에러가 발생해 확인 부탁드립니다.(https://jooeun-k.github.io/css_my_shop)더 이상 접속을 할 수 없는 걸까요? 미리 답변 감사드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요2유형 최종제출할 때 read_csv도 주석 처리하고 제출해야 하나요? (print는 당연히 주석 처리해야 하는 걸로 알고 있습니다) 

'numpy.ndarray' object has no attribute 'predict'

[질문 내용]안녕하세요 영한님! 강의 잘 듣고 있습니다.수강 중 궁금한 점이 생겨 질문드립니다!스프링 데이터 페이징 활용1 - Querydsl 페이징 연동-> 이 강좌 수강 중에 생긴 궁금증입니다 count 쿼리 같은 경우는 아래와 같이 long 타입의 변수를 통해 저장되고 있습니다.long count = queryFactory .select(member.count()) .from(member) .leftJoin(member.team, team) .where( usernameEq(condition.getUsername()), teamNameEq(condition.getTeamName()), ageGoe(condition.getAgeGoe()), ageLoe(condition.getAgeLoe()) ) .fetchOne();위 조건은 저희가 쿼리를 통해 조회하는 데이터의 총 개수를 반환하는데, 그렇다면 아래와 같은 방식으로 총 개수를 구하면, count 쿼리를 굳이 사용할 필요 없이 1회의 쿼리만으로 PageImpl 객체를 반환할 수 있지 않을까? 라는 생각이 들었습니다. long size = result.size();이 size 기반 방식이 데이터 수가 적을 때 채용해볼 만한 방식인지, 아니면 count 쿼리를 사용했을 때,쿼리를 한 번 더 날릴 정도의 이점이 있는지 궁금합니다! 제 개인적인 생각입니다만 데이터 수가 특정 수치를 넘어가면 성능에 차이가 생기는 걸까요..?

만약에 target 값이 object라면 데이터 전처리(인코딩)를 하기 전에 pop을 적용하는 것이 맞고, int형이면 데이터 전처리 후에 해도 되는 것인가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요MSE 불러와서 RMSE 함수를 시험장에서 생각 못할경우 그냥 print 안에서 **0.5 를 해도 될까요??

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학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요rmse 쓸때 그냥 아래처럼 쓰면되나요?1.4v이상부터 된다는데, 시험장 환경을 몰라서요..from sklearn.metrics import root_mean_squared_error root_mean_squared_error(y_val,pred)추가로, mse로 변환할때,def rmse(y_true,y_pred)에서 y_true랑 y_pred 는 어디서 가져오는 값인가요?

안녕하세요 삼코치님 강의 내용 중 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다. 강의 12분 40초부터 참조하게 되면 VP 전압을 GND로 잡아주게 되는 것을 볼 수 있습니다. DataSheet상 VP 전압은 Speaker amp의 power라인으로 기재되어있으며, 1.6~5.25V를 권장하고 있습니다. 전원 라인의 설계 의도가 Datasheet에서 차이가 나는지 궁금해서 질문과 Datasheet 참고자료 첨부드립니다.<Diagram><Power guide> 감사합니다.

안녕하세요! 항상 강의 잘 듣고 있는 1인입니다. 필기시 사용하시는 프로그램이 궁금해서 질문드립니다!아 그리고 강의 소개쪽에 나와있는 디스코드 채널 링크를 클릭하면 '올바르지 않은 초대장' 이라고 나오는데 이 부분도 한 번 봐주시면 감사하겠습니다. 😄

작업형1, 3 에서는 따로 답안 제출을 해야 되는데, 답안 제출란으로 넘어가면 메모장이 보이지 않습니다. 그래서 혹시나 하는 입력 실수를 방지하고자 이면지에 작성하고 답안 제출을 하고 싶은데... 이게 가능한지 궁금합니다.감사합니다.

import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_2/energy_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_2/energy_test.csv") X_train = train.drop(['Heat_Load'], axis = 1) y_train = train['Heat_Load'] X_test = test from sklearn.preprocessing import LabelEncoder encoder = LabelEncoder() X_train['Roof'] = encoder.fit_transform(X_train['Roof']) X_test['Roof'] = encoder.transform(X_test['Roof']) X_train['Height'] = encoder.fit_transform(X_train['Height']) X_test['Height'] = encoder.transform(X_test['Height']) X_train['Orient'] = encoder.fit_transform(X_train['Orient']) X_test['Orient'] = encoder.transform(X_test['Orient']) num_columns = X_train.select_dtypes(exclude = 'object').columns from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_train[num_columns] = scaler.fit_transform(X_train[num_columns]) X_test[num_columns] = scaler.transform(X_test[num_columns]) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size =0.2, random_state=2025) print(X_train.shape, X_val.shape, y_train.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) y_val_pred = model.predict(X_val) ValueError: could not convert string to float: 'High'위와 같이 작성하였는데 해당오류가 뜹니다. 라벨인코딩은 진행하였는데 왜 오류가 발생할까요??.. 원핫인코딩을 진행해야하나요? 

마인드맵 업데이트 된 것이 어디에 올라와있을까요?