pdf 요약 프로그램 작성 중... .env 파일에 문제가 있는것 같아요 ============== # OpenAI API Ű�� �Ʒ��� �Է��ϼ��� OPENAI_API_KEY=k-proj-v0nK5kkkkkk2lYArSLe9ngkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkjjjkkkkkkkkkkkkkklw47OBVrokkkk # 위 api 키는 제가 바꾸었습니다. =============== 무제가 좌측 창 파일보는 곳에 .env 파일옆에 아이콘이 뭔가 제대로 저장? 인 안된것 같은 아이콘이 붙어 있는데.. 이게 문제인지.. 계속 에러를 뿜어내네요 확인 좀 부탁 드립니다..
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 4-2 트리1 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 트리 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 이진 트리 vs 완전 이진 트리를 비교하는 마지막 영상에서 완전 이진 트리의 그림을 보면 최하단 오른쪽에 노드가 하나 있는데, 완전 이진 트리는 왼쪽부터 채워져야 하는 거 아닌가요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊
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- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 주피터 노트북 문제파일에 정답이 모두 적혀있는데, 문제만 있는 파일은 없나요?
질문1) 모델 학습 및 예측하기 전에 왜 수치형 데이터만 cols로 뽑으셨는지 궁금합니다. 혹시 object 형태는 인코딩 작업으로 모두 수치형 자료로 바꿔줘야 하는데 그 과정을 생략하기 위해서 cols 형태로 뽑으신건가요 ? 질문2) target = train.pop() 이부분이 잘 이해가 가지 않습니다 model.fit(train[cols], train['성별'])을 해줘도 상관은 없는건가요? 항상 수업에서 검증 데이터를 x_tr, x_val, y_tr, y_val로 나눠서 model.fit(x_tr, y_tr)형태로 넣는 것에 익숙하다 보니 혼동이 오는 것 같습니다 ㅠㅠ!
데이터프레임을 만들때 'ID'는 test_id로 pop 했기 때문에 'ID':test_ID가 되는게 이해가 되는데 그러면 'Segmentation'은 :pred가 아닌 target이 되어야 하는것 아닌가요? target = train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop('ID') # 예측 결과 -> 데이터 프레임 submit = pd.DataFrame({ 'ID': test_ID, 'Segmentation':pred }) submit
rf.fit( train,target )에 들어가는 값과 pred = rf.predict( test )에 들어가는 값이 train,target, test가 들어가는 이유가 있나요? 저기 들어가는 값의 기준이 궁금합니다. # 모델 선택 및 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test) pred
비공정 모드에서는 스레드 경쟁 상태가 되어 어떤 스레드가 락을 획득 할 지 보장이 안되는건 이해가 됐습니다. 다만 교안에는 이미지 처럼 하나 깨운다 라고 되어있는데, 그러면 경쟁 상태가 의미가 있는지요? 한번에 여러 스레드가 unpark되는게 아니라면 왜 레이스 컨디션 문제가 발생하는지 궁금합니다.
영상 위치) 21:25 결과 예측 관련 질문입니다. 1) 랜덤포레스트랑 XGB로 평가한 후, 마지막에 예측은 XGB로 했는데 어떤 기준으로 XGB를 선택하는건가요?? 2) pred랑 pred_proba 중에 pred_proba를 사용한 이유가 있나요? pred_proba = xgb.predict_proba(test)
