아래와 같이 train과 test를 합해서 스케일링과 인코딩을 모두 진행할 경우, 각각 진행하는 것과 차이가 있나요? 그리고 스케일링과 인코딩에 추천하는 함수가 있으신가요? df= pd.concat([x_train, x_test], axis=0) num = df.select _dtypes(exclude='object').columns from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() df[num] = scaler.fit _transform(df[num]) objs = df.select _dtypes(include='object').columns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for obj in objs : encoder = LabelEncoder() df[obj] = encoder.fit _transform(df[obj]) x_train2 = df[:len(x_train)] x_test2 = df[len(x_train):]
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래처럼 코드 짜도 되는지? m = df.loc[2000] > df.loc[2000].mean() print(sum(m))
따라하기로 강의를 수강중에 있습니다. 강의 환경을 구성하려고 하는데, ova 등 관련링크가 모두 옛날자료라서 유효하지가 않아 다운로드가 불가능합니다. 보유하고 있는 파일 공유 또는 다운로드 사이트를 업데이트 하면 좋을것 같습니다. 강의 내용 구성이 좋아서 끝까지 수강해야 하는데, 중간에 관련자료 확보 불가로 따라하기가 어려워 수강에 어려움을 겪고 있습니다. 이점 충분히 검토 바랍니다.
안녕하세용 이번에 revalidatePath로 서버단에서 데이터를 변경하고 리랜더링 까지 하는 작업을 보고 궁금한게 하나 생겼습니다. 기존 csr 방식처럼 상태값이 변경될시에 리랜더링이 발생하는 방식 말고 이렇게 서버액션을 통해 데이터를 받고 재랜더링을 하는 이유가 완전히 서버 컴포넌트들로만 작동하게 되어 SSG로 구현이 가능하기 때문인건가요? 머릿속이 지금 복잡해서 그냥 useEffect랑 state를 쓰고싶다는 욕망이 크게 느껴지고 있는데 왜 이걸 사용해야 하는지에 대해 조금 명쾌한 해답을 듣고 싶습니다!
안녕하세요 강사님! 현재 회사에서 사이드 프로젝트로 리액트 네이티브 프로젝트를 혼자서 진행해야 되는 상황이라 강의를 듣고 있습니다. 아직 기획만 나온 상황이고 디자인은 전혀 나오지 않은 상태입니다. 만약에 구현하다가 expo에서는 구현할 수 없는 기능이 생길수도 있는 부분에 대해서 미리 인지하고 싶은데, 혹시 expo로 구현할 수 없는 기능들에는 어떤 것들이 있는지 미리 알 수 있는 방법이 있을까요..?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 실기체험하는대서 아래처럼 쓰고 실행했더니 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '키': [150, 160, 170, 175, 165, 155, 172, 168, 174, 158, 162, 173, 156, 159, 167, 163, 171, 169, 176, 161], '몸무게': [74, 50, 70, 64, 56, 48, 68, 60, 65, 52, 54, 67, 49, 51, 58, 55, 69, 61, 66, 53] }) from statsmodels.formula.api import ols model = ols('키 ~ 몸무게', data=df).fit() print(model.summary()) 아래처럼 나오는데, 왜 그런건가요? Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래 예시로 적혀있는 코드들도 시험 때 주어지는지 아니면 암기해야하는지 문의드립니다. from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score # 정확도 print(accuracy_score(y_test, pred)) # 정밀도 print(precision_score(y_test, pred)) # 재현율 (민감도) print(recall_score(y_test, pred)) # F1 print(f1_score(y_test , pred)) # roc-auc print(roc_auc_score(y_test, pred_proba))
안녕하세요 제로초님 CSS 관련해서 질문 드립니다. expo에서는 styleSheet와 react-native-safe-area-context 이용해서 css 작업하는걸로 강의에서 설명해 주셨는데 NativeWind(TailwindCss)를 모바일에서 사용하는건 어떻게 생각하시는지 궁금합니다 또, gluestack ui 라이브러리도 있는데 이것도 혹시 아시면 같이 이야기 해주시면 감사하겠습니다! StyleSheet 사용해서 하는게 나중에 최적화가 더 잘 될지 그런것도 고민이 되긴 합니다
질문은 동영상 강의에 들어가서 오른쪽에 커뮤니티 버튼을 통해 해주세요. 그래야 어떤 강좌에서 질문하셨는지 알 수 있습니다. 영상에서 몇 분 몇 초 대를 알려주셔야 제가 한 번에 질문 내용 확인이 가능합니다. 이미 다른 누군가가 질문을 한 이력 이 있을 수 있습니다. 질문 게시판을 한 번 확인 부탁드립니다. 학교의 과제나 타 강사의 코드 등 외부 수업 자료에 대해서는 답변하지 않습니다. 제가 다루는 커리큘럼 외의 이론이나, 너무 디테일한 컴퓨터 이론에 대해서는 답변 드리지 않습니다. 시험에 안 나오는 경우가 많고, 나와 봤자 1문제 나오는데 외워야 할 부분이 많은 것 등 (예시: 서브넷 마스크 계산) 질문을 올릴 때 이 글은 모두 지우고 내용을 입력해주세요.
train_target=train.pop('TotalCharges') # 3. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split tr_x, val_x, tr_y, val_y =train_test_split(train,train_target, test_size=0.2, random_state=0) # 3. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split tr_x, val_x, tr_y, val_y =train_test_split(train,train['TotalCharges'], test_size=0.2, random_state=0) tr_x.head(), tr_y.head(), val_x.head(), val_y.head() 위 두가지 경우로 모델링 하여 MAE값을 산출했습니다. 아래꺼는 Linear Regression : 0.0000000000012394228 RandomForest Regressor : 1.9100924757282742306 XGB Regressor : 10.5623083675717790442 위에꺼는 Linear Regression : 914.6725879047844500747 RandomForest Regressor : 941.4584990860494144727 XGB Regressor : 1033.3863728784358499979 왜 이렇게 다른 결론이 나올까요? 해당 내용만 변경하고, 나머지 코드는 모두 동일한 상태에서 구동했습니다.
