모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
해당 강의와 파이썬 클린 코드 책을 병행해서 공부하는 중입니다. 파이썬 클린 코드 책에 따르면, 클래스 내 변수를 접근하지 못하게 할 때, _ 를 써서 접근을 하지 말라는 의도를 담으라 되어있습니다. 그리고 _ _의 경우에는 클래스의 상속 과정에서 네이밍이 겹치는 걸 방지하기 위해 만들어져있다고 되어있구요. 여기서 중요한 건, _ _ 의 경우 이름 변경을 통해 접근을 의도적으로 막는 것으로 설계되지 않았다는 점입니다. 애초에 영상에서도 보여주셨듯 클래스를 사용하는 입장에서 굳이 _ 를 써서까지 private variable에 접근할 이유가 없고, 만약 그럴 의도가 있다면 _ _로 숨겼다 해도 접근 자체는 가능하니까요. 따라서 이 부분이 pythonic 하지 않다... 라고 책에서 나와있네요. 사소한 차이일 수 있겠으나 파이썬에서 기능 개발의 의도를 오해할 수도 있을 것 같아 글 남깁니다.
안녕하세요 프좀님 강의를 듣고 구글에서 리젝3회 당하면 영원히 구글개발자로 앱출시를 할수없다는 무시무시한 정보를 얻었습니다. 제가 처음으로 앱을 개발해서 런칭을하려고하는데 비공개테스트를위해 앱을 올렸는데 두번이나 연속으로 리젝을 당했습니다. 정식출시된 앱도 아니고 비공개테스트를 위해 올린앱 리젝도 그 무시무시한 리젝3회에 카운팅이 되는건가요 ? ㅜ
안녕하세요 프좀님, 몇 년 전부터 블로그를 보며 동기부여를 받았고, 최근 앱을 출시하면서 강의를 수강하고 있습니다. 동기부여와 좋은 강의를 제공해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 다름이 아니라, 챕터 2에서 언급된 data.ai 활용 관련해서 질문이 있습니다. 강의에서는 회사 이메일을 생성한 후 해당 이메일로 data.ai 에 가입하라고 안내해 주셨는데, 현재 정책이 변경된 것인지 저는 회사 이메일 없이 Google 계정으로 회원가입을 했습니다. 그러나 제 경우에는 가입 및 로그인 후 강의에 나온 '상위 앱' 메뉴가 비활성화되어 선택할 수 없는 상황입니다. 혹시 해당 기능이 멤버십 회원만 이용할 수 있도록 변경된 것인가요? 아니면 회사 이메일로 가입하지 않은 것이 영향을 미친 것일까요? 또는 제가 무엇을 잘못하고 있는 것인지 궁금해서 질문드립니다. 감사합니다! -- 문제가 해결되어 비슷한 문제를 겪는 분들께서 검색이 용이하도록 제목을 변경하였습니다.
안녕하세요. 유사한 질문을 찾아보았으나 의문이 해결되지 않아 질문드립니다. anova 테이블을 만들기 전 적합한 데이터 형태를 만들기 위해 melt 함수를 사용하시더라구요. anova 테이블을 만들 때 필요한 특정한 데이터 형태가 있는건가요? 왜 melt함수를 적용해 주어야 하는지 아직 이해하지 못해서 질문드려요. 답변 기다리겠습니다. 감사합니다.
선생님의 코딩 # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩 from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데, 저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?
교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때, 사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점 1) 테스트 데이터값을 예측할 때 -> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고, -> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후, 아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요? test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다. roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1]) ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면, 정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!
