안녕하세요, 예시문제 제3유형 1번문제를 푸는데 로그 함수 사용법에 궁금점이 생겨서 질문드립니다. 로그 변환할 때 np.log()와 np.log1p() 이렇게 배웠던 것 같은데,이 문제 풀 때는 np.log()를 사용하셔서요.두 개중에 어떤걸 사용하는지 기준이 있을까요?

# 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_2/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_2/test.csv") ytrain = train.pop('price') cols = ['model','transmission','fuelType'] # train = pd.get_dummies(train) # test = pd.get_dummies(test) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col]= le.fit_transform(train[col]) test[col]= le.fit_transform(test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train, ytrain,test_size=0.2,random_state=2022 ) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state = 2022) # rf.fit(x_tr,y_tr) # y_pred = rf.predict(x_val) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(randomstate=0,verbose=-1) model.fit(x_tr,y_tr) y_pred = model.predict(x_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error result = root_mean_squared_error(y_val,y_pred) submit = pd.DataFrame(y_pred) submit.to_csv('오지욱.csv',index=False) # pd.read_csv('오지욱.csv') # 1324.4944863328471 원핫 랜덤포레스트 # 1320.1181960644112 레이블 랜덤포레스트 # 1271.4972710398029 레이블 lgb -> 선택 # 1282.70065302789 원핫 lgb작업형 2에서 더 어렵게 나오면 그냥 다시 시험친다는 각오로 원핫,레이블 -> 랜포,lgb 경우의 수 4가지 구한뒤 제일 좋은 수치를 가진 모델로 작업해서 제출하고자 합니다. 지금까지로 봐왔을땐 작업형 2는 이정도로만 해도 충분 하겠죠?

구조체 영상 4분 30초쯤에있는 문장에서for 문이 이해가 안갑니다.다른질문을보니까 값(메르세데브벤츠를 구조체에복사)을 대입하기위함이라고하셧는데 그러면 포문 조건문에서 modelName1[i]=\0으로 하셔야하는거아닌가요?modelName1[i]!=\0 이 조건이라면 i에 0이들가자마자 조건이 참이 되어버리지않나해서요.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요8회 기출유형(작업형1) 문제풀이 과정 문의드립니다 방문객합계를 구할때 컬럼끼리 더하는 것 말고아래와 같이 진행은 불가한걸까요?아래처럼 작성하면 오류가 떠서요ㅜ df['방문객 합계']=df.iloc[:,1:]

훈련 세트에서 보지 못한 카테고리를 테스트 세트에서 발견하여 아래와 같은 오류가 떴는데 ValueError: Found unknown categories ['XXX'] in column 1 during transform이러한 경우 test에 해당 값을 다른 값으로 대체하거나 삭제 하는게 좋을까요?시험이 얼마 안남아 궁금한게 많네요ㅜㅜ  

 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. 만들고 실행하려는데 src랑 main이 없는데 뭐가 문제인가요

범주형 변수encoding시에 무조건 train,test데이터셋 병합 - encoding - 분리 단계로 진행해도 상관없나요?

영상 52분에서 로그인이 성공되는 반면 저는 로그인이 계속 실패나와서 무엇이 문제인지 확인하는데 데이터베이스 테이블이 두 개가 생성된 것을 확인했습니다. 기존에 있던 테이블은 USER_MEMBER 인데, Entity 객체를 만들고 나서 user_member 테이블이 생성되었고 애플리케이션 실행 후 다시 가입을 하면 user_member 데이터베이스에 저장되며 기존 기능들은 에러 없이 정상 작동이 됩니다.. 궁금한 것은 데이터베이스 테이블이 저렇게 두 개 생성된건데 제가 무엇을 잘못해서 만들어졌는지 또 이대로 사용하는데 문제는 없는지 궁금합니다.. 코드는 선생님 코드랑 다른 부분이 없습니다 ㅠ

예시문제 작업형3 번에서 ① 문제 자체가 이해가 안가는데요하나씩 이해좀 시켜주실수 있으실까요? 분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해 F-검정을 수행할때 검정통계량의 값을 구하라. var() 함수로 분산을 구한거 이해가 갔어요.근데 F-검정을 수행 할때인데 F-검정을 수행한건가요 풀이에서?? 그리고... 검정통계량을 구하라인데 var2/var1 이 왜 검정통계량이 되는건가요?? 제가 공부하기로 가설검정=t검점분산분석=F검정 으로 알고있엇는데, 문제는 독립표본검정(가설검정) 인데 F검정을 한다고 하니.... 이해가 안가요ㅠ

강사님, 안녕하십니까? 깔끔한 강의에 감사합니다.자격증 시험을 앞두고 최근에야 겨우 시간을 내서 강의 내용을 제대로 듣고 있습니다.다만, 벌써 수강 기간이 얼마 남지 않아서 혹시 가능하시다면 수강 기간을 한번만 연장 부탁 드립니다.감사합니다. 

문제 상황 안녕하세요 삼코치님, 제가 이러한 오류 메세지를 받았습니다. I(R3)에 대해서 전류 측정을하려고 play버튼을 눌렀는데 이렇게 뜨네요.제가 시도한 방법지피말로는 ".OPTIONS ALLOW_AMBIGUOUS_MODELS"을 추가하면 된다곤하긴하는데 그렇게 했더니 코치님의 I(R3)에 대한 결과랑 좀 전류가 order부터 너무 다르게 나와서요... 중복으로 뭔가 정의되면 결과가 잘 안나오는것같네요 그래서 PSPICE를 삭제하고 관련 파일 다 삭제하고 재설치를 했는데도 이렇게 뜨네요.ALLOW_AMBIGUOUS_MODELS을 넣고 실행해보면 다음과 같습니다Ic(Q11)이 order가 테라암페어입니다... 그리고 이게 또 이상한게 처음에 시뮬레이션 돌리면 원래는 바로 전류 결과가 떠야하는데 자꾸만 VDD_TEST에 대한 결과를 나열하더라고요.. 그래서 제가 add trace로 Ic(Q11)추가한겁니다.참고로 저 회로에서 윗쪽 세팅은 다음과 같습니다.  설치파일과 회로도파일 등 파일 경로 상황일단 파일 경로는C에다가 LT SPICE설치파일을 뒀고 그 파일안에 asc_file안에 아래와같이삼코치님의 파일을 넣은 상태입니다. 중복이름 정의 메세지를 어떻게 없애야할까요..? 3,4시간동안 진짜 이것만 붙잡고 했는데 모르겠네요. 지피티말로는 NPN이름이 중복된거라는데, 그러면 NPN에 대한 lib파일을 찾아서 뭐 어떻게든 해보려했는데 도저히 못찾겠네요... 도움주시면 감사드리겠습니다.

2025 예제 관련해서 작업형 2 에서 label encoding 할 시에 cols 에 데이터를 집어 넣을때 데이터 구분 기준을 잘 모르겠습니다. col 에 다른 인자를 넣게 되면 분명 계산이 잘 안 이루어 지는데 이 계산 인자를 어떤 식으로 구분해서 시험환경에서 적을 수 있을지가 궁금합니다.

섹션 4. 상속과 관계 - 22. 상속과 생성자 10:45 설명이 막연하여 남깁니다.MyTestEx 클래스의 생성자에는 상위 클래스의 생성자를 호출하는 super()가 생략되어 있습니다.  

안녕하세요! TDD 평소에 관심이 많았지만 실무에서 막상 적용하려니 고민이 많았는데 좋은 강의 만들어 주셔서 감사합니다. 섹션5까지 수강했는데 벌써 만족스럽네요 수강평 5점 먼저 드렸고 평소에 실무에서 항상 고민이 되던 부분이 있어서 질문드려요! 테스트코드가 너무 많아지는 것이 부담스러워서 하는 고민인데요. 특정 Service 메서드의 테스트코드를 작성 할 때 해당 메서드가 사용하고 있는 Repository 메서드 에서 테스트한 내용을 Service 에서 중복적으로 테스트해야하는 가에 대한 고민입니다. 참고로 Service, Repository 메서드 둘다 응답에 영향을 미치는 동일한 파라미터를 인풋으로 받고 있다는 전제입니다. GPT 에게 물어보면 아래와 같이 대답을 하는데요. 서비스 메서드의 인풋값이 변경되면 응답에 영향을 미치는데 Repository에서 테스트했다고 안하는 것이 맞는가? 라는 고민이 계속 되네요. 고견 주시면 감사하겠습니다![GPT 답변]Service 테스트는 Repository 동작이 "올바르다고 믿는다는 전제 하에" 작성하는 것이 일반적인 전략입니다.즉, Repository의 구현 자체를 Service 테스트에서 다시 검증할 필요는 없습니다.  질문 카테고리가 "수업질문"인데 전체질문으로 변경하는 버튼이 없어서 일단 그대로 둡니다 ㅜㅜ

강사님 안녕하세요 새로운 올리신 t1-37.purchase-py 문제2에 관련해서 질문남깁니다.혹시 소수점 절사라고 해서 프리미엄 = df[(df['세그먼트'] =='프리미엄') & (df['카테고리'] =='생활용품')]['구매금액'].mean() 일반 = df[(df['세그먼트'] =='일반') & (df['카테고리'] =='생활용품')]['구매금액'].mean() print(int(프리미엄 - 일반))바로 int()로 했는데 7729가 나와서 혹시 소수점 절사라는 조건 나오면 강사님처럼 int(round())해야하는거죠? 감사합니다

유형이 마무리 연습을 하다 의문이 생겨 질문드립니다.random_state 는 필수 일까요?제가 찾아본 지식으로는 실행할때마다 결과가 달라지는 것을 막기 위해 random_state를 쓰는 것 알고 있는데 실제 시험에도 쓰는것이 좋을까요?그리고 사용하지 않았을때 문제되는게 있을까요?

작업형 2유형중 검증데이터를 분할할때 기출7을 보면 전체 데이터사이즈는 1000개이고 train = 700 , test = 300입니다 여기서 train_test_split의 test_size를 0.2로한다면 실제 모델이 학습하는 데이터는 560개로 학습하기에는 너무작다고 느껴지고 편향이 있을수 있는데이렇게 문제에서 제시하는 데이터사이즈가 작더라도 train_test_split을 사용해도 될까요??

선생님 안녕하세요.먼저 좋은 강의 제공해 주셔서 너무 감사드립니다.이번 주 6/21 시험인데, 마침 강의 마감이 오늘 6/18 까지라서 혹시 시험일까지만 강의 연장해 주실 수 있을지 여쭙고자 문의드리게 되었습니다.시험 전 다른 문의들로 바쁘실 텐데 번거롭게 해 드리게 되어 너무 죄송합니다. 문의드릴 때 메일 주소가 필요한 것 같아서 함께 전달드립니다. (ellina0413@gmail.com)확인 부탁드립니다. 감사합니다.

[질문 내용]안녕하세요! 알기 쉽게 알려주셔서 항상 감사드립니다~!  스레드로컬은 언제 적용하는지 궁금합니다.아래와 같이 빈으로 주입받지 않고 new 로 객체를 생성해도 상관없지 않나요? 파라미터로 넘기지 않으려고 빈으로 등록한다음 스레드로컬 변수를 도입하는 것인가요~? @GetMapping("/v2/request") public String request(String itemId) { HelloTraceV2 trace = new HelloTraceV2();

전 아래 코드처럼 작성했는데 정답과 다르게 나오더라구요 어느 부분 때문에 다른 건지 알려주실 수 있을까요?df['CPU'] = df['CPU'] < 100 from statsmodels.formula.api import ols model = ols('ERP ~ Feature1 + Feature2 + Feature3 + CPU',data = df).fit() print(model.summary())