학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 위와 같이 실행했는데 baseline roc_auc가 높게 나옵니다 그리고 y_test 실행결과 label과 점수가 비슷합니다. 어떤 이유일때문일까요?
이전 강의에서 freezed 3.0 변경점으로 default 사용시 일반 생성자 초기화하듯 사용하는 방법으로 진행해도 된다고 하셨는데 @JsonKey 사용법도 기존 생성자 작성과 동일하기 하고 아래 *참고소스1과 동일하게 진행해도 되는지 문의드립니다. 참고소스1 import 'package:freezed_annotation/freezed_annotation.dart'; part 'company_info_dto.freezed.dart'; part 'company_info_dto.g.dart'; // ignore_for_file: annotate_overrides @freezed @JsonSerializable() class CompanyInfoDto with _$CompanyInfoDto { @JsonKey(name: 'Symbol') final String? symbol; @JsonKey(name: 'Name') final String? name; @JsonKey(name: 'Description') final String? description; @JsonKey(name: 'Industry') final String? country; @JsonKey(name: 'Country') final String? industry; const CompanyInfoDto({ this.symbol, this.name, this.description, this.industry, this.country, }); factory CompanyInfoDto.fromJson(Map<String, dynamic> json) => _$CompanyInfoDtoFromJson(json); Map<String, dynamic> toJson() => _$CompanyInfoDtoToJson(this); } - 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.
강의를 보면서 강사님과 똑같이 진행을 하는데 값이 다릅니다. 그리고 영상에서는 max_depth를 설정했을 때가 설정하지 않았을 때 보다 값이 더 올라갔는데 저 같은 경우는 설정한 후 값이 더 내려갔습니다. 정상적인 건가요? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2025,max_depth=3) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val,pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val,pred)) print(accuracy_score(y_val,pred)) # 0.9227272727272727 # 0.8571428571428571 # 0.8378378378378378 # max_depth = 3 # 0.9242424242424243 # 0.8 # 0.7837837837837838
<모델&평가>에서 fit(학습)을 시킬때는 왜 X_tr,y_tr을 넣고 예측을 할때는 왜 X_val를 넣나요 ? 그냥 아무거나 넣어도 되나요 ? #rf from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2025) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val)
<데이터 전처리 &피처엔지니어링>에서 왜 id를 drop 하나요? 그리고 <검증 데이터 분리>에서 는 왜 output을 drop 하나요? train = train.drop('id',axis=1) test_id = test.pop('id') test.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('output',axis=1),train['output'],test_size=0.15, random_state=2025)
안녕하세요, 프로그래밍좀비님 강의 덕분에 시행착오를 줄이고 아직 얼마되지는 않지만 앱 수익화에 도움을 많이 받고 있습니다. 🙇♀ 애드몹 보고서를 보다가 의문이 생겨 질문드립니다. 일치율은 모든 국가가 100%인데, 노출률이 평균 50%~ 심하게는 0%입니다. 찾아보니 광고를 로드는 했지만 노출하지 못했을 때 이런 현상이 생길 수 있다고 하는데, 현재 광고는 스플래시 화면에서 전면광고와, 홈배너를 로드하고 이후 전면광고를 보여주고 홈화면으로 넘어가도록 되어있습니다. 스택은 expo, react-native를 사용하고, 안드로이드에만 배포되어있습니다! 저는 경험이 짧아 원인 파악에 어려움을 겪고 있는데, 혹시 이런 경험을 하셨거나 추측되는 원인이 있으실까요?
3사분위수 - 1사분위 수 값을 구할 때 선생님 처럼 r2, r1 변수 안 만들고 df = df[:int(len(df) * 0.7)] #70% 데이터 선택 IOQ = df['views'].quantile(.75) - df['views'].quantile(.25) print(IOQ) 이렇게 구해도 되나요?
제가 푼 내용을 보면 pred = rf.predict(test) : 질문자 pred = rf.predict(x_val) : 해설 위 두가지가 다릅니다. 해당 건 때문에 pred 했을 때, 값 차이가 많이 나는건가요? ㅜ_ㅠ 챗gpt에 물어보니 어떨때는 test고 어떨대는 x_val인지 아직도 모르겠습니다. # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") # train.info() # test.info() target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) ans = pd.read_csv('result.csv') print(ans)
아래 질문 대댓글로 올렸는데, 잘 못보실것같아 이곳에 정식으로 올립니다. 모든 프로그램 설치 후, 재부팅, 커서 재실행등은 다 해봤습니다. ============================= 처음 코드를 만들고 gtts에서 에러가 나네요. 선생님의 코드 요청과 똑같이 요청을 했고, 그래서 아래와 같은 코드가 생성되었습니다. 그래서 pip install -r requirements.txt 를 터미널에 입력 시켜주었으며 위와 같이 제대로 설치가 된것 같습니다. requirements.txt 내용 -> gTTS==2.3.2 그랬는데 아래와 같이 Python cmd창에서 에러가 납니다. (대소문자 에러인줄알고 그마저도 고쳤는데도) gtts가 설치가 된것 같은데 왜 불러오질 못하는지 모르겠네요 ㅠㅠ(참고로 코알못입니다) 커서도 여러번 껐다가 재실행했는데도 꼭 저러네요.. 이것저것 만져보기도 겁다고한데... 해결 방법 좀 알려주시면 감사하겠습니다.! ======= 혹시 추가 정보가 필요하신게 있으면 알려주시면 바로 확인해서 올리겠습니다.
안녕하세요! 다작 관련된 부분 수강 중에 추가로 노하우 궁금한 점이 있어 문의드립니다. 회원 관리는 어떻게 하는지 아래 사항들이 궁금합니다. 회원들이 가입해서 사용하는 서비스들도 하시는것같은데, SNS 로그인 등 외부 api를 사용해서 하는지 궁금합니다. (하신다면 효율적으로 어떻게 관리하는지, 안하신다면 어떤 식으로 가입시키는지) 회원들의 데이터들도 전부 한 DB를 사용해서 하는지 궁금합니다. (각 서비스별 디비 칼럼이 다 다를것같아요) DB를 하나로 300개 이상의 앱을 했을 때 회원 테이블은 어떻게 구분해서 사용하는지 궁금합니다.