문제에서 f1, roc auc 등 다양한 방법으로 평가를 하게 하는데, 평가가 틀리거나ㅡ다른 방법으로 평가를 진행하더라도 불이익이ㅡ없나요?

tsconfig.json에서"extends": "@tsconfig/node16/tsconfig.json", extends를 하고 다시 ts-node 명령어를 실행하면 아래와 같이 에러가 발생합니다.tsconfig.json을 주석처리하고 ts-node를 하면 잘 수행됩니다..! /usr/local/lib/node_modules/ts-node/src/index.ts:859 return new TSError(diagnosticText, diagnosticCodes, diagnostics); ^ TSError: ⨯ Unable to compile TypeScript: error TS6053: File '@tsconfig/node16/tsconfig.json' not found. at createTSError (/usr/local/lib/node_modules/ts-node/src/index.ts:859:12) at reportTSError (/usr/local/lib/node_modules/ts-node/src/index.ts:863:19) at createFromPreloadedConfig (/usr/local/lib/node_modules/ts-node/src/index.ts:874:36) at phase4 (/usr/local/lib/node_modules/ts-node/src/bin.ts:543:44) at bootstrap (/usr/local/lib/node_modules/ts-node/src/bin.ts:95:10) at main (/usr/local/lib/node_modules/ts-node/src/bin.ts:55:10) at Object.<anonymous> (/usr/local/lib/node_modules/ts-node/src/bin.ts:800:3) at Module._compile (node:internal/modules/cjs/loader:1376:14) at Object.Module._extensions..js (node:internal/modules/cjs/loader:1435:10) at Module.load (node:internal/modules/cjs/loader:1207:32) { diagnosticCodes: [ 6053 ] }현재 노드 버전 : v17.0.1노드를 완전 삭제 및 다시 설치해도 동일한 현상이 발생하고노드 버전을 올리고 내려도 동일한 현상이 발생하네요..혹시 해당 에러가 왜 발생할까요? ㅠㅠ검색을 해도 잘 나오지가 않네요 ㅠㅠ

혹시 이 코드를 더 효율적으로 짤 수 있는 방법이 있을까요? /** * @param { string } str * @param { string } x * */ function solution(str, x) { const originStr = str.split(''); const indexArr = []; const result = []; for (let i = 0; i < str.length; i++) { if (originStr[i] === x) { indexArr.push(i); } }; for (let i = 0; i < originStr.length; i++) { const matchResult = []; for (let j = 0; j < indexArr.length; j++) { matchResult.push({ val : Math.abs(indexArr[j] - i), idx: j }); }; result.push(matchResult.sort((a, b) => { return a.val - b.val })[0].val); }; return result; }; console.log(solution('teachermode', 'e'));

axios로 dataSet을 받아오는 과정에서 undefined오류가 뜨는데 무엇이 문제인가요? 사진은 개발자도구에서 콘솔창에 뜨는 오류랑오류가 발생했다고 하는 98줄의 코드입니다

질문 : f1_score 혹은 recall_score 때, pos_label을 두 가지로 사용할 수 있고, 이렇게 사용하는 것 맞죠? 1번 방법 : 타겟값을 미리 0,1로 변경y_train = (y == '>50K').astype(int) f1_score(y_val, pred, pos_label = 1) 2번 방법 : 타겟값을 모델 평가할 때 pos_label로 0,1로 변경f1_score(y_val, pred, pos_label = '>50K') 시험이 다가오니 사소한 것도 확인 받아야 마음이 편하네요. 매번 감사합니다 ㅠㅠ

피쳐엔지니어링에서가장 베이직한 방법이범주형 데이터 - > 인코딩 진행 후 평가 하는 방법이 맞을까요 모델을 학습하는 여러가지 방법을 정리해보려고 하는데 맞는지 확인부탁드립니다 ㅠ ㅠ데이터 : 범주형+수치형 데이터범주형 인코딩 -> 모델학습 (범주형만 학습 )-> 평가 범주형 인코딩 -> 모델학습 (범주형+수치형 학습) - > 평가수치형 스케일링 -> 모델학습 (수치형 )-> 평가범주형 인코딩 + 수치형 스케일링 -> 모델학습 (범주형+수치형 학습)-> 평가보통 1이랑 2중에 2을 일반적으로 많이 사용하나요?그리고 다른 모델은 테스트 안해보고 랜덤포레스트만 사용하고 제출하게 되면 점수에 영향이 많이 미칠까요..?보통 어떤 모델 사용하면 좋을지 추천 부탁드립니다 ㅠㅠ 

Random Integer 에 Max 3 을 넣으면 0 1 2 3 이렇게 총 4가지가 되는거 아닌가요?0일경우 Rock 로 되고 1일때도 Rock 로 되던데이러면 확율적으로 맞지 않는거 같습니다. 그래서 Random Integer in Range 로 Min1 Max3 을 하였는데 ERock Paper Scissors MAX 라는 문구가 출력됩니다. 정상 작동이 아닌듯 한데 이건 왜 출력되는건지요?

json-server &axios편에서 목록페이지에서 상세페이지로 갈때 데이터가 안따라와요 ㅜㅜ 로그 기록보면 아래와 같은 에러가 나오는데요 props를 인자로 못받고있는것 같은데요 해결책좀 알려주세요 GET http://localhost:5000/posts/undefined 404 (Not Found) 

함수 오버로딩 할떄 화살표 함수로 오버로딩 할 수 있는 방법은 없는 건가요?

질문 : roc_auc_score, f1_score, r2_score 등 모델에 대한 평가가 끝나면 제출하기 전에 주석처리하나요? 모델에 대한 평가가 끝나면 중요한 건 test제출인 것 같은데, 시험 제출하기 전 모두 주석 처리해야하나요? 시험이 다가오니 사소한 것도 확인받고 싶네요 ㅠㅠ 매번 감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형 2 모의 문제 1번에서  범주형 라벨링(삭제 /원핫/ 라벨링) 을 하면서 모델 성능을 비교했는데, 수치형 스케일링( 민맥스., 로버스트, 스탠다드) 는 따로 진행하지 않으신 이유가 있을까요~?  시험에서는 수치형 스케일링도 적용 하면서 함께 비교하는게 좋을까요?  그렇게되면 인코딩 x 스케일링경우의수가 9개가 되어 모두 비교하는게 좋은지 궁금합니다!

 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]안녕하세요 강의를 듣다 궁금점이 생겨 질문드립니다. 멤버 변수는 왜 지역 변수처럼 항상 직접 초기화를 하는게 아니라 왜 자동으로 초기화를 해주는지 이유가 궁금합니다 

라벨인코딩해도 상관이 없을까요?

유형 2의 경우 csv파일을 만들어서 오른쪽 위의 제출 유형1,3은 따로 페이지를 넘어가서 답안 작성하는것이 맞나요?강의에서는 이런식으로 마지막 값이 출력되는 코드까지 작성해주시는데 print(int(df.loc[7, '교사수'])) 1717이라는값이 눈에 보이면 풀이코드를 적지않고 답안에 값만 적어도 정답으로 인정되는건가요?

시험에서 LGB만 사용할 생각이면... 평가지표(f1, rmse 등..)를 굳이 돌리지 않고 제출해도 문제가 없을까요..?

FPhysScene도 그렇고 FPhysicsReplication 둘 다 World에서 딱 하나만 있는 매니저 클래스인가요?ApplyRigidBodyState() 설명 해주실 때, "FPhysicsReplication가 전체 시스템이기 때문에 모든 액터에서 진행되는 것을 확인할수 있다" 이 말씀이 조금 명확히 이해가 가지 않은 것 같지만  예상으로는 for (auto Itr = ComponentsToTargets.CreateIterator(); Itr; ++Itr){ ....... 이 코드로 타겟 컨테이너에 있는 모든 걸 순회하기 때문에 그렇다고 이해하려는데 맞는 걸까요????

퍼포먼스에 큰 영향을 미치나요?

add rsp, 16을 해준 이유는 push 1, push 2를 통해rsp 값이 -16 됐기 때문으로 이해했습니다.초기 스택의 시작지점과 프로그램 종료 전의 rsp가 동일하지 않아서 crash가 생기는건가요?그렇다면 rsp처럼 현재 스택의 top이 아닌 초기 스택의 bottom을 저장하고 있는 포인터도 있는건지 궁금합니다!

작업형2번에서 분류인지 회귀인지는 정확히 어떻게 구분하나요?원핫 인코딩 할 때 아래 1~4까지 다 가능한 식일까요?  c_train = pd.get_dummies(c_train[cols]) ---1c_train[cols] = pd.get_dummies(c_train[cols]) ---2c_train = pd.get_dummies(c_train) ----3c_train[cols] = pd.get_dummies(c_train) ----4<=50K -> 0,>50K -> 1 을 예측하는 문제에서 y = (y_train['income'] == '>50K').astype(int) 이거말고  원핫 인코딩이나 라벨인코딩을 할 수 있나요?회귀  rmse 에서 np.exp() 해주는 이유가 뭔가요?roc_auc 평가지표 일때는 분류문제에서만 가능한가요?roc_auc 말고 확률을 구하는 평가지표는 없는걸까요? 결측치를 제거할 때, x_train,y_train,x_test 데이터 셋이 있을 경우y_train에 대해서는 이상치, 결측치가 존재 하지 않는거죠? 그리고 y_train에는 피쳐엔지니어링은 진행안하는거죠? y_train은 정답 데이터기때문에 이상치나 결측치가 존재하지 않고 아무런 처리를 하지 않는다고 보면 될까요? 원핫인코딩을 할 때 전체 데이터 셋에 대해서 넣게 되면 pd.get_dummies(c_train) y_train 값은 뺀 뒤에 원핫인코딩을 진행해야 되는 건가요? x_train, x_test 에 대해서만 결측치, 이상치, 피쳐엔지니어링을 진행 한다고 보면 될까요?x_train,x_test 에 대해서 결측치가 존재할 때, 행 삭제를 하면 안되니까 절대 dropna를 사용하면 안된다고 생각하면 될까요? 대신 컬럼 삭제는 가능하지만, x_test의 target 컬럼만 제외하고 컬럼 삭제가 가능하다고 생각하면 되나요? (컬럼삭제를 잘 사용하지 않긴하지만 혹시나 궁금해서 여쭤봅니다 )

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업 3유형 다른 기출을 풀어보고 있는데 선회회귀 문제에서 import statsmodels.formula.api as ols model = ols('weight ~ age + Cholesterol', data=df).fit() model.summary하였더니 TypeError: 'module' object is not callable 이런 오류가 나왔는데 어떤건지 알 수 있나요...?