학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['원산지','메뉴']).agg(['mean','sum']) # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['메뉴']).agg(['mean','sum'], numeric_only=True) 원산지와 메뉴기준으로 agg하여 mean 과 sum을 구했을때 코드를 알려주셨는데요, 원산지 하나의 칼럼의 mean과 sum을 보고싶을 때는 어떻게 해야하나요? 에러가 나네요,, 아마 원산지가 빠져서 문자열이라 그런거같은데, numeric_only = True을 어디에 넣어야하나요?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 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 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? - 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? - 예 [질문 내용] 안녕하세요, 강의 즐겁게 듣고 있습니다. 강의: 섹션 13. 병렬 스트림 - 병렬스트림 사용시 주의점1 질문: 강의 내용 중 'Fork/Join 프레임워크를 I/O 바운드 작업에는 사용하지 않는다'는 내용에서 I/O 바운드 작업을 '소요시간이 긴 작업'으로 이해해도 될까요? 세부 I/O 바운드 작업을 공용 풀에서 처리할 경우 발생하는 문제들이 I/O 작업 자체보다는 긴 시간이 소요되는 작업으로 풀의 한정된 수의 스레드를 점유하는 것이 원인이라 이해했는데 강의내용이 I/O 바운드 작업에 초점을 맞추어 제 이해에 오해가 있는가 싶습니다. 병렬 스트림 등의 기능을 통해 공용 풀에서 I/O 바운드 작업이 처리되면 스레드 블로킹에 의한 CPU 낭비, 스레드 수를 증가시킨다면 컨텍스트 스위칭 오버헤드 증가, 작업 훔치기 기법 무력화 등의 부작용이 있는데 이는 긴 시간이 소요되는 작업으로 풀의 한정된 수의 스레드가 오래 점유되면서 발생하는 문제로 이해했습니다. CPU 바운드 작업이라도 소요시간이 길다면 CPU 낭비를 제외하고 위와 같은 문제가 발생되리라 생각합니다. (I/O 바운드 작업이 긴 시간 CPU를 사용하지 않으면서 스레드를 점유한다면 무거운 CPU 바운드 작업은 긴 시간 CPU를 사용하면서 스레드를 점유, 이로 인해 공용풀의 스레드를 늘린다면 컨텍스트 스위칭 오버헤드 증가, CPU 바운드 작업이더라도 작업이 빨리 끝나지 않아 훔치기 기법 무력화 등) 일반적으로 I/O 바운드 작업은 CPU 바운드 작업보다 긴 시간이 소요되는 것이 경험적/현실적 가정으로 알고 있습니다. 이런 일반적인 현상을 전제로 I/O 바운드 작업을 '소요시간이 긴 작업'을 대표하는 의미로 사용하신 것인지, 아니면 제가 놓친 다른 의미, I/O 바운드 작업만이 가지는 특징을 염두에 두신 것인지 궁금합니다. 좋은 5월 보내시길 바랍니다. 감사합니다.
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. 맥북 이용중인데 알려주신 오버라이딩 단축키 입력하면 라인 변경이 되더라고요. 왜 안되는지 모르겠는데 어떻게 해결하나요?
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) 촉박하게 공부하다 보니 평가지표에 대한 이해가 잘 되지 않는데요, 제출하는데는 크게 문제가 없는 것으로 보이는데 평가지표도 코드에 포함되어야 채점에 큰 문제가 없을..까요..?ㅠㅠ
age 컬럼에서 소수점인 칼럼을 찾기 위해 df[age] != round (df[age], 0)으로 수식 작성하셨는데요. 이렇게 될 경우, 36.3은 버림이 되면서 round 적용하기 전과, 적용한 이후가 같아져서 누락이 되는거 아닌지 궁금합니다. 영상에서는 36.3 값도 필터링이 되던데 어째서 가능한지 너무 궁금합니다ㅠ 바쁘신데 감사합니다!
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 1-5 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 알고리즘과 친해지기(2) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? max값을 구할 때 리스트의 max 함수를 사용할 수도 있는데 굳이 max 값을 따로 구하는 이유가 있으신가요? 그게 더 시간 복잡도상으로 좋아서인지 초심자 입장에서 생각해보려고 하는 건지 궁금합니다..
문제1-2 유의확률(p-value)이 0.05 미만인 유의한 변수만을 사용해 다시 로지스틱 회귀 분석을 수행하시오. 이 회귀식의 유의한 회귀 계수(상수항 포함)의 합계를 구하시오. (반올림하여 소수 셋째 자리까지 계산) 여기서 상수함 포함 이라는 문구를 보면 어떻게 해설로 처리해야되는건가요? 그게 혹시 model.pvalues[1:] 이렇게 표현한게 상수함 포함을 얘기하는건가요?
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] "java" 해시코드가 강의에는 3254849 로 나와있는데 제가 출력했을때는 3254818 이 나옵니다. 나머지 값들도 다 다른데 같은 Object에서 해시코드메서드를 출력해서 값을 구한건데 다르게 나올수 없지 않나요?
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 안녕하세요~! 궁금한 부분이 있습니다 양방향일 경우에는 연관관계 편의메서드를 작성하는게 좋다고 말씀주셨는데 그렇다면 연관관계 메서드를 주인엔티티 선언하는 이유가 있을까요? 아니면 상황에 따라 바뀌는걸까요? 기준이 있는지 궁금합니다~!
기출문제 작업형2 공부하면서 라벨인코딩을을 하면 꼭 에러가 납니다. 같은 문제를 원-핫인코딩으로 해서 전후를 비교하면 데이터가 늘어난게 확인이 되는데 라벨인코딩은 에러가 나던지 데이터가 그대로 입니다.. 오타를 정확하게 확인했구요. 교재와도 정확하게 비교했는데 왜그럴까요?ㅜ 그리고 원-핫인코딩은 사전에 범주형,수치형데이터 분리없이 바로 사용해도 범주형데이터만 원-핫인코딩을 진행하는게 맞는거죠?
우선 orderResponse에서는 totalItems만 사용해서 수량만 요구하는 DTO OrderDetailResponse에서는 List<OrderItemResponse> items; 물품 정보를 요구하는 DTO 용으로 나뉘어 있고 Improved 역시 마찬가지였습니다. 그런데 toOrderDetailResponse에서 orderItems가 매핑이 안되어 있고, toOrderResponse와 코드가 동일한 상태였습니다. 제 생각에는 totalItems에 집중하신 나머지 빠뜨리신 거라고 생각되어 글을 남기게 되었고, 현재 ImprovedOrder에 orderItem이 매핑되어 있지 않은 상태 즉 반정규화 상태에서 어떻게 OrderItem을 매핑하는게 좋을지 생각해봤습니다. 1. orderNumber로 findByOrderNumber 단순히 ImprovedOrder에 저장된 orderNumber로 따로 orderItem들을 찾고 매핑해주는 것입니다. 현재 반정규화 의도가 totalCount만을 요구하는 도메인이 중요하기 때문에 ImprovedOrderDetailResponse를 반환할 때만 따로 매핑하는 것이죠. 다만 이는 ImprovedOrder와 OrderItem이 분명한 관계가 있음에도 매핑이 되어 있지 않는 것이라 좋은 방법인지는 의문입니다. 2. ImprovedOrder에 orderItem 필드 추가 totalItems와 orderItems를 모두 가지게 하고 totalItems만 필요한 상황이라면 굳이 orderItems를 get하지 않으면 Lazy 상태이기 때문에 fetch가 발생하지 않아 유연하게 사용할 수 있지 않을까 생각했습니다. 포트폴리오를 위해 분석하던 과정에서 의문이 생겨 질문드렸습니다. 만약 제가 잘못 생각하고 있다면 말씀해주세요.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 작년에 결제 후 6월 시험은 강의만 후루룩 듣고 시험 보러 가니 머리가 멍 해져서 제대로 시험도 못 치루고 나왔고 12월시험 준비는 교수님 책도 사고 그랬는데... 회사 내 근무지 이동과 출장기간과 겹쳐 시험을 보지 못했습니다...ㅠ 아직 많이 부족하여 혹시 다음 달 시험 보기 전까지만 연장이 가능한 방법이 있는지 여쭈어 봅니다. 혹시나 해서 메일 주소 남겨드립니다. subinsky@naver.co m 입니다.
train데이터에서 CLIENTNUM를 drop한 후 검증데이터분리를 하셨는데, drop을 하고 분리한뒤에 훈련을 시키면 나중에 어떻게 최종파일 값들과 CLIENTNUM이 매칭이 되는걸까요? CLIENTNUM값을 기준으로 데이터를 기억하고 훈련시키는건 아닌건지 ㅠ이해가 잘 안되서요
