몇가지 학습에 있어 궁금함이 생겨 질문드립니다. 1) 작업형 제1유형에서 사진과 같이 짤리는데 방법이 없을까요? 시험 환경도 동일 하더 라구요 2) 작업형 1유형에서 문제3을 푸는데 선생님이 푼거랑 다르게 풀어서 문제 답 내도 상관없나요? 3) 작업형 2유형에서 만약 MAE를 안돌리고 답안제출한다면 y_val은 필요가 없는건지 궁금합니다^^
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 아니오 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요. Junit5로 assertThrows테스트를 하고 있습니다. 원래는 다른 분들처럼 assertThrows만 작성했습니다. (리턴 없는 형태) 테스트는 성공하는데 에러 로그가 전~혀 하나도 뜨지 않습니다. 고민하다가 에러 내용을 받아서 soutv로 뿌려줘서 확인했습니다. assertEquals로 비교하는게 맞나요? 아니면 제가 모르는 Junit5 사용법이 따로 있는건지요? gpt, 구글 등등 다 검색해봐도 답을 알 수 없어서 고민하다가 질문 올립니다. 조언 부탁드립니다 감사합니다~
안녕하십니까 from sklearn.metrics import f1_score f1 = f1_score(y_true_str, y_pred_str, pos_label='A') 문자일때, pos_label = "A" (A:양성값 1)로 입력이 필요하다고 하셨는데, 여기 양성값(1)에는 어떤 값을 넣어야 하는걸까요? target을 넣으면 될까요 ?
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. 혹시 이렇게 코드 작성하는 것도 문제가 없을까요? 만약 년, 월, 일이 모두 바뀌는 거라면 더 간단하게 될 거 같아서요.
========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (아니오) [질문 내용] 안녕하세요 강사님. 혹시 RESTful 내용에 대해서는 강의를 안하시는지 궁금합니다. 제가 지식이 정말 얕고 좁지만 대학 프로젝트를 스프링부트로 진행하다 보면, 정말 어렵고 헷갈리고 갈팡질팡하게 되는 것이 RESTful 내용인 것 같습니다. 방금도 ResponseDTO를 어떻게 설정해야 할지 정답이 없으니 더 머리 아프고 어떻게 하는 것이 좋을까 고민하다가 금방 지쳐버리고 오는 길입니다. 강사님이 RESTful에 대해 강의해주신다면 좋을 것 같아 질문글 남깁니다. 메뉴얼은 안읽어봤습니다 죄송합니다. 감사합니다.
검증데이터 분할을 할 때 왜 gender를 drop하나요? from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_val,y_train,y_val =train_test_split( train.drop('gender',axis=1),train['gender'] ,test_size=0.2,random_state=0) print(X_train.shape,X_val.shape,y_train.shape,y_val.shape)
pred 컬럼 명이 0또는1이 아니라 문자일 때 컬럼을 선택해주기 위해서 pos_label을 사용해준다고 하셨는데 모든 평가지표에서 pos_label을 사용해야 하는지와 pos_label을 써서 컬럼을 선택해줬는데, 실제 값을 예측할 때 {'pred':pred[:,1]}을 해주는게 맞는지 궁금합니다 이미 한 컬럼이 선택됐는데 범위를 지정할 경우 이상이 없을까요?
values-custom.yaml내용중에 storageSpec: volumeClaimTemplate: spec: #storageClassName: "storageClassName" accessModes: ["ReadWriteOnce"] resources: requests: storage: 1Gi selector: matchLabels: app.kubernetes.io/name: prometheus-volume 근데 만약 파드를 늘리게 되면 이 스펙에 PVC가 또 만들어지는 거기 때문에 물론 PV를 하나 더 수동으로 만들면 연결은 되겠지만 관리적으로 좋지가 않아서 테스트 환경에서 불가피할 때만 이렇게 사용을 하시는 게 좋아요 라고 하신부분이 이전 설명에서 말한 prometheus 는 statefulset이라 데이타 공유를 하면 단일서버용으로 만들어진 시스템이라 데이터충돌이 난다고 말씀하셨던 그 부분을 말하는 내용입니까?
[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] 예제에서 요청 헤더를 파싱할때 ":" 문자를 기준으로 split 하는데요, 이럴때 헤더 라인 중 Host: localhost:12345 여기서 value 부분에도 ":" 문자가 있어서 ["Host", "localhost", "12345"] 배열로 split되고 파싱 과정에서 마지막 "12345" 부분이 소실되는데 문제가 없을까요?
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) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] @ManyToMany는 조인 테이블에 단순히 연결 정보 외 다른 데이터를 추가하기 어렵다고 하셨는데 왜 어려운지... 궁금합니다.
혼자 드디어 처음으로 외워서 작성해본 2유형코드입니다~ 평가점수가 저정도 나오는데 아무래도 수치형을 스케일링하지않아서 일까요? 아니면 원핫인코딩이 더 적절한거였을까요? 아니면 저정도 점수여도 안전한 구역일까요? import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #0.7486363636363635
Pod를 두개로 늘리려면 PV만 수동으로 하나더 만들면되긴 하는데 그렇게 하면 두 Prometheus가 결국 한볼륨을 바라보게 된다. 그럼 문제가 된다.? prometheus는 단일 서버용으로 만들어진 시스템이다. 이부분에서 StatefulSet인 파드를 두개로 만들었으면 그리고 PV를 수동으로 하나더 만들엇으면 어차피 storageclass라서 동적으로 pvc도 하나더 만들어지고 각각의 파드가 pod -pvc -pv구조로 연결되는거 아닌가요? 왜 결국 한 한볼륨을 결국 바라보게된다는게 이해가 안갑니다. statefuleset pod마다 각각의 고유 pvc를 사용하는거 아닌가요?