데이터 전처리 부분에서 원핫 인코딩을 진행하는데, 저는 object형 컬럼들을 따로 설정해서 원핫인코딩을 진행하였습니다. 하지만 강의에서는 따로 이런 것 없이 바로 원핫을 진행하였습니다.그런데 f1_score가 약 30%정도 점수가 차이나서 혹시 컬럼을 안지정하고 원핫을 하는게 맞는지 헷갈리네요! 항상 [작업형2]전처리 부분을 어떻게 해야할지 잘 모르겠습니다..

 from scipy.stats import shapiro cond_tree_A = df['종자'] == 'A' cond_tree_B = df['종자'] == 'B' cond_tree_C = df['종자'] == 'C' cond_tree_D = df['종자'] == 'D' cond_fert_1 = df['비료'] == 11 cond_fert_2 = df['비료'] == 12 cond_fert_3 = df['비료'] == 13 print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_3]['토마토수'])) 단일표본검정, 대응표본검정, 독립표본검정, 일원분산분석에선 stats.shapiro() 괄호 안에 준비된 데이터에서 하나의 열만 들어갔는데,이원분산분석에서는 shapiro() 괄호 안에 df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'] 이런식으로 들어가더라고요..제가 나름대로 이해해보려 했는데 이게 맞는지 궁금합니다. 종자, 비료 컬럼은 범주형 독립변수이기 때문에 정규성 검정을 할 수 없다.따라서 4개의 종자와 3개의 비료로부터 나올 수 있는 경우의 수(12가지) 모두에 해당하는 토마토수에 대해 정규성 검정을 한다. df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'] 는 df에서 종자가 A이고 비료가 11에 해당하는 토마토수만 모아놓은 것이다.데이터 프레임에서 조건에 해당하는 특정 열의 데이터만 뽑아내려고 할때 df[조건]['열 이름'] 이런식으로 쓰면 된다.   

1.분류모델에서 검증데이터 분할시 stratify 옵션은 타겟변수명 넣으면 될까요?예)train_test_split(train,target,test_size =0.2 , random_state =2022, stratify =target) 2.분류모델에서 는 평가모델에 상관없이 무조건 사용해도되는지요?제약사항이 있는지 궁금합니다.

똑같이 따라했는데도 GA4 세션 캠페인이 전혀 안뜨는데 어떻게 해야 나올까요?gpt한테 물어보고 설정바꿔봐도 utm_campaign이 없는건지 안되네요

안녕하세요 강사님.해당 이미지와 같이 connect 에러가 발생하는데어떠한 조치를 취해야 할 지 답변 주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요. 수업 잘 듣고있습니다.kubectl autoscale deployment php-apache --cpu-percent=50 --min=1 --max=10위 명령어를 통해서 eks 클러스터에 pod의 hpa를 설정한 것으로 이해했는데요.강사님께서 제공해주신 flexible.yaml 파일로 eks 클러스터를 구성했고 노드만 띄워져 있는 상황으로 인지했고, 그후에 부하분산기를 통해서 부하가 증가 됬을 때 pod의 숫자가 어떻게 증가되는건가요?!저희는 pod 관련된 정의를 하지 않았기 때문에,빈 깡통 node만 띄어져 있는 상황이 아닌가요??

안녕하세요, 강의 너무 잘 수강하고 있습니다.강의 수강 중 질문이 생겨서요refresh Token을 사용하지 않는 이유가 있을까요?access 토큰 하나를 하루의 유효기간을 부여해서 사용하는 이유가 궁금합니다.jwt 버전이 0.11.5로 진행해주셨는데0.12.x 버전도 있는 걸로 알고 있어요버전의 올라감과 동시에 로직의 변화도 있는 거로 알고 있습니다.요것도 0.11.x로 진행하신 이유가 궁금합니다. 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이렇게 작성해도 감점 없을까요? 영상에 나온 rmse 값보다 훨씬 작습니다. (저는 rmse : 816.38 나옵니다) # 2. 탐색적 분석 / 결측치 채우기 # 환불금액# print(train.info())# print(train.head(3))# print(train.isnull().sum())# print(test.isnull().sum())a = int(train['환불금액'].mean())# print(a)train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(a)test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(a)train = train.drop('주구매상품',axis=1)test = test.drop('주구매상품',axis=1)# print(train.isnull().sum())# print(test.isnull().sum())# 3. 인코딩target = train.pop('총구매액')# print(target)train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)# print(train.info())# print(test.info())# 4. 분할from sklearn.model_selection import train_test_splitx_t, x_v, y_t, y_v = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0)# 5. 학습from sklearn.ensemble import RandomForestRegressormodel = RandomForestRegressor(random_state = 0)model.fit(x_t, y_t)pred = model.predict(x_v)# 6. 평가 - 816.38from sklearn.metrics import root_mean_squared_errorrmse = root_mean_squared_error(y_v, pred)print(rmse)# 7. 예측pred = model.predict(test)# 8. 제출submit = pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv("result.csv", index=False)result = pd.read_csv("result.csv")print(result)

캐글 3유형 문제 푸는중입니다.stats.ttest_rel(df['bp_pre'], df['bp_post'], alternative='greater')stats.ttest_rel(df['bp_post'], df['bp_pre'], alternative="less") 두 코드의 결과 중통계량은 왜 다를까요? 하나는 양수 하나는 음수입니다.적은 것 보고 적다고하고, 큰 것을 크다고 하면 결과가 같다고 들었던 것 같은데 잘못 알고있는걸까요?

안녕하세요.오브젝트가 대부분인 데이터인데, 오브젝트를 드랍한 게 인코딩 했을 때보다 점수가 더 좋게 나오는 경우..그냥 드랍해서 모델 학습시켜도 되는 걸까요? 전에 다른 회차에서도 하나만 수치형 데이터인데 그 수치형 데이터만으로 예측한 게 점수가 더 좋게 나왔었어요..!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님, 지금까지 코랩이나 주피터에서 연습할때는 프린트 없이 출력하면 데이터테이블 형태로 나와서 보기 편했는데, 체험환경은 프린트를 무조건 넣으면 시리즈로 나와서 보기 불편한데, 이걸 데이터프레임형식으로 보는 방법이 있나요...? ㅠㅠ

이전에 저희가 구현했을때는 Map에서 그냥 url일치하는 것을 가져오다보니 이해가 쉬웠는데 핸들러 매핑이라는 개념으로 바뀌다 보니 꽤나 헷갈리는 부분이 있어서 질문드립니다. 핸들러 매핑과 어댑터 제가 제대로 이해하고 있는게 맞는지 꼭 확인좀 해주시면 감사하겠습니다.추측이 좀 있습니다...먼저 컨트롤러를 찾기 전에 어떤 핸들러 매핑 사용해야하는지 찾고 그 다음 이 핸들러 매핑을 사용해서 알맞은 컨트롤러를 찾는게 맞는다.이번 강의에선 먼저 우선순위가 높은 RequestMappingHandlerMapping이 @RequestMapping이 있는지 확인한다. 없으므로 다음 우선순위로 넘어간다. BeanNameUrlHandlerMapping이 컨트롤러들을 확인해서 일치하는 스프링 빈 이름이 있는지 찾는다. 일치하는 스프링 빈이 있으므로 핸들러로 꺼낸다. 꺼낸 핸들러를 처리하기 위한 어댑터를 찾는다. 앞서 직접 구현한 V5에서 처럼 어댑터를 하나씩 꺼내어 adapter.supports()하여 알맞은 어댑터 인지 찾는다.RequestMappingHandlerAdapter 와 HttpRequestHandlerAdapter 는 아니므로 넘어가고 SimpleControllerHandlerAdapter이 처리 가능한 어댑터로 반환된다.여기까지입니다. 제가 특히나 궁금한 것은 핸들러 매핑입니다. 제가 적은 핸들러 매핑 방식은 핸들러 매핑이 먼저 우선순위대로 하나씩 선택되고 선택된 핸들러 매핑이 다시 컨트롤러들을 검사해서 알맞은 컨트롤러를 찾는 식으로 적어놨는데요.즉, 먼저 RequestMappingHandlerMapping 이 선택되고 @ReqiestMapping인 컨트롤러가 있는지 찾고 없으면 다음 BeanNameUrlHandlerMapping 이 선택되고 매핑 방식인 빈 이름으로 컨트롤러들을 검사해 있으면 반환.어댑터는 위에 적은 그대로입니다.이런 식으로 이해했는데 제대로 이해했을까요? 혹 틀린부분이나 잘못 이해하고 있다면 꼭 지적해주시면 감사하겠습니다. 감사합니다...!!  

수업 엑셀데이터는 어디 있나요 도저히 보이지가 않습니다.  

 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. 배우는 언어들 자바,c언어,파이썬 기본 문법을 먼저 다 수강하는게 좋을까요 아니면 자바를 주력 언어로 공부하면서 틈날때 다른 언어들을 공부해야할까요? 학점 챙기려면 기본언어들만 수강하는게 좋아보이는데 문법 공부만 하루종일 하면 좀 헷갈리기도하고 지루할거같아서 질문드립니다.

[👍좋은 질문을 했을 때 좋은 답변이 돌아 옵니다] 안녕하세요 일프로님!혼자서 해결해보려다가 하루종일 해봤는데 계속 같은 문제가 반복 되어서 질문드립니다. 현재까지 트러블 슈팅 해본 경험으로는 VM의 시스템 단의 문제 인걸로 파악이 됩니다.계속해서 일어나는 현상이 VM이 CPU 사용률이 높아서 K8s kube-system 내의 오브젝트들이 죽는 것이 반복 되는데죽었다 살았다가 지속 되다가 VM도 멈춰버립니다.이 환경을 최적화 하고 리소스 낭비가 있는 곳이 있다면 줄여서 정상적으로 실습을 하고 싶습니다. 참고로 제 노트북은 14코어에 렘 16Gb 입니다. CPU는 CICD 서버와 master node가 있는 서버가 돌아가도 50% 미만으로 여유가 있습니다. 렘 사용률은 90% ~ 95% 정도를 유지합니다. 1. 실습 중 본인의 환경이 가이드와 다른 부분이 있었다면 말씀해주세요. Jenkins step3 blue-green 배포 진행 하다가 VM이 커널이 뻗어 버려서 리소스들이 부족한가 생각이 들어서 VM 종료 후 VitualBox 설정에서 VCPU 프로세서를 6 -> 12로 고쳐 다시 기동했습니다.Deployment들이 startupProbe 밑 설정들이 파드 로그들을 봤을 때 java 앱 기동도 전에 재시작이 되어 10초마다 60번 까지 체크 하는 걸로 고쳤습니다.  2. 해당 문제의 발생 빈도(재설치 여부)와 문제 해결을 위해 시도해본 케이스를 말씀해 주시면 원인 파악에 큰 도움이 됩니다. 지속적으로 VM에 문제가 발생합니다. [root@k8s-master ~]# kubectl get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE app-1-2-2-1-78cbbff668-7vkls 0/1 Unknown 1 2d app-1-2-2-1-78cbbff668-jvzxq 0/1 Error 5 2d [root@k8s-master ~]# Message from syslogd@k8s-master at Jun 12 15:42:16 ... kernel:watchdog: BUG: soft lockup - CPU#2 stuck for 21s! [portmap:50410] 커널이 멈춰버리는 치명적인 버그가 있어서 검색해보니 사용 중인 리눅스 배포판(Rocky Linux 등)의 커널 버전에 알려진 버그일 수 있다고 들었습니다.그래서 sudo dnf update -y위 명령어로 커널 업데이트 했습니다. 업데이트 후에도 계속에서 top으로 조회 해도 cpu 사용률이 100% 를 넘어 가는 경우가 많아서 그럴 때 마다여러번 VM을 재시작했습니다. 재시작 후kubelet 과 containerd 도 재시작 하고 정상작동할 때 까지 기다리고 실습을 다시 진행했습니다.혹시나 전에 배포 했던 오브 젝트들이 차지 하고 있는 리소스 때문에 그런가 해서anotherclass-2** 으로 시작하는 네임 스페이스들을 anotherclass-221 제외하고 모두 삭제했습니다.  3. 에러 메시지만 봐서는 저도 모르는 경우가 많아요. 그전에 했던 작업이 포함된 캡쳐 화면도 부탁 드려요. 반복해서 kubeapi-server가 죽습니다. 제 기동 되면 다시 kubectl 명령어가 됬다가 일정 시간이 지나고 다시 재시작 됩니다.그 동안 VM 이 느리지 않았는데 오늘 실습을 하고나서 kubectl 명령실행 시 꽤나 시간 약 (5초~30초) 후에 실행이 되거나 60초가 지나서 명령이 실행되지 않습니다.AI 한테 kube-apiserver 에러로그를 보여주고 답변 받은 내용도 보냅니다 3번 overflow는 2번 이 발생 해서 일어나는 현상이라고 생각이 되어서 3번 오류에 대한 AI 의 답변은 캡쳐 하지 않았습니다.4. 영상 내용에 대한 질문 시 해당 시간을 같이 올려 주시면 답변을 드리는 시간이 더 빨라집니다.5. 긴 로그는 제 메일로 보내주세요. (k8s.1pro@gmail.com)6. 카페 [강의 자료실]에도 많은 질문과 답변들이 있어요!

안녕하세요책과 강의 구매후 공부중입니다. 책에 챕터3에 연습문제가 있는데요, 해당 문제는 강사님의 깃허브에서 파일이 있더라구요. 그리고 캐글에도 다른 연습문제가 있는거 같은데.. 두 곳에서 문제를 다 풀면 좋지만, 시간 여건상 하나만 선택해야 한다고 했을때, 어느 문제를 풀어보는게 좋을까요? 

예시문제 작업형 2를 풀다 생긴 질문인데요.train_test_split함수에 들어있는 random_state값이 바뀔때 마다 평가지표의 값이 눈에 띄게 달라지는데 정상인가요? 0일땐 800초반대, 1일땐 1100중반대가 나오는데, 이정도면 꽤나 차이가 나는게 아닌지요?+시험 현장에선 random_state 값을 두세개 넣어보는게 좋을까요?

강사님 말씀하신 아래 방법 외에  train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)는 안되는건가요? 이것도 원핫인코딩과 동일한데 확인부탁드립니다. # [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함)# df = pd.concat([train, test])# df = pd.get_dummies(df)# # 다시 분리# train = df.iloc[:len(train)]# test = df.iloc[len(train):]# print(train.shape, test.shape)  

Choosing the right time to schedule the WorldatWork GR7 Exam Strategic Pay Plan Design is crucial to your success. Ideally, you should schedule the exam after completing a structured study plan. Make sure to review all key concepts such as compensation strategy, base pay systems, and pay-for-performance models. Most candidates find it helpful to study for at least 4–6 weeks before attempting the exam. This allows enough time to absorb the material and take practice tests to assess readiness.Before scheduling ensure you've reviewed the official WorldatWork learning materials and completed any recommended coursework. If you are balancing work and study, opt for a date that allows flexibility for review and rest before the test day. You can click here to explore GR7 exam scheduling options directly on the official WorldatWork website. Planning and choosing a time that aligns with your preparedness can greatly increase your chances of success.

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용]영한님 안녕하세요Spring Data JPA를 사용해서 벌크 연산 관련해서 공부하던 중에 이상한 점을 발견했습니다. (Spring Data JPA 지만 영속성 컨텍스트 flush는 이 강의와 관련이 깊다 생각해 이 강의에 질문 드립니다)  ..... 우선 실제 제가 겪었던 상황의 코드가 아닌 다른 같은 상황의 예제 코드이기 때문에 완전하지 않은 점 양해 부탁드립니다.. 3개의 엔티티 (User, UserRole, Comment) 가 존재하고 연관관계 매핑 및 외래키 제약조건은 존재하지 않습니다.  // 코드 ~~ List<User> userList = new ArrayList<>(); // 코드 ~~~~ userRepository.saveAll(userList); // 저장 userRoleRepository.save(user_role_map); // 저장 Comment c = new Comment("1", "코멘트"); commentRepository.save(c); // 저장 // 코멘트는 제가 직접 객체를 생성해서 테스트 해보려고 추가하였습니다. 로직과는 관련없습니다. // 위의 userList와 다른 리스트 updateName(userListToUpdate); public interface UserRepository extends JPARepository<User,Long> { @Modifying(clearAutomatically = true) @Query(UPDATE User u SET u.name ="AA" WHERE u IN :users) int updateName(@Param("users") List<User> users); }User에 대해 벌크연산을 진행했습니다.여기서, userList가 비어있고,userRole와 Comment c에 대해 insert 쿼리가 나가지않고 벌크 연산 업데이트만 진행됩니다..! 이 부분은 당연히 영속성 컨텍스트가 clear 됐기 때문에 그런거라고 이해했습니다. 하지만, userList가 비어있지 않은 경우에는 saveAll로 인해 insert 쿼리가 나가면서 userRole, c 까지 모두 insert 쿼리가 실행되는데 이 부분이 잘 이해가 가질 않습니다...요약하면, user에 대해 insert 쿼리가 실질적으로 나갈 때에만 다른 엔티티들도 @Modifying(clearAutomatically = true) 되면서 같이 insert 쿼리가 나가고, 비어있지않은 경우에는 insert 쿼리가 나가질 않습니다.이 벌크 연산이 User에 대한 것이기 떄문에 user에 대한 동기화쿼리는 나가고, 그게 나가면서 다른 엔티티까지 같이 나가는 원리일까요? userRole과 comment는 모두 연관관계매핑도 되어있지않은데 왜 insert 쿼리가 같이 나가는지 궁금합니다