안녕하세요 체험 환경에서 xgb 모델 사용 시, 다음과 같은 에러가 발생하는데 괜찮을까요? 테스트 케이스 추가해서 돌려봤을 땐 에러가 안 뜨긴 해요..! /usr/local/lib/python3.12/site-packages/xgboost/core.py:265: FutureWarning: Your system has an old version of glibc (< 2.28). We will stop supporting Linux distros with glibc older than 2.28 after May 31, 2025 . Please upgrade to a recent Linux distro (with glibc 2.28+) to use future versions of XGBoost. Note: You have installed the 'manylinux2014' variant of XGBoost. Certain features such as GPU algorithms or federated learning are not available. To use these features, please upgrade to a recent Linux distro with glibc 2.28+, and install the 'manylinux_2_28' variant. warnings.warn(
안녕하세요 데이터 전처리 과정에서 궁금한 사항이 있어서 질문 드립니다. 결측치 처리할 때 결측치가 있는 컬럼들을 그냥 다 삭제를 해도 되는건가요? 결측치를 다른값으로 채우는 방법도 있는데 어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는지 기준을 잘 모르겠습니다.(그래서 결측치가 있다면 그냥 다 삭제하는 방법으로 진행해도 되는지 궁금합니다.)
useEffect가 잘못짜면 디버깅이 골치아파서 관리에 신경을 쓰는데요. 제로초님의 useEffect 사용패턴이 궁금합니다 deps가 같은 것 끼리는 전부 묶어둔다 deps가 같아도 로직 범주가 다르면 분리한다 저는 보통 2번을 선호하는데 useEffect 많아져서 드러워집니다. 그렇다고 1번은 더 머리가 아픈데,, 제로초님의 기준이나 이 문제에 대한 나름의 best practice가 있으신지 궁금합니다
강의에서 말씀주시는 것 처럼 가급적 라이브러리를 쓰고 싶은데요. 제가 경력이 짧아서인지 라이브러리 서치에 애를 먹습니다 "가장 대중 픽" 찾는다고 할 때 어떤 방법으로 접근하시는지 궁금합니다 제 생각엔 다운로드 수..는 순위가 아닌 절대량이라 모호하고 이 기능은 요즘 이게 좋더라하는 얘기를 나누는 커뮤니티가 따로 있으려나요? npm이나 구글링해서 나오는 무수한 라이브러리들 다 비교하는건 거시기한 상황입니다
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제3번에 셀 실행하면 답도 나오고, 다른것도 나오는데, 무슨뜻이야? 133 <ipython-input-41-735169098>:16: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3)
현재 군대 사지방에서 공부를 하고 있는 군인입니다. 여기서 깃허브 코드스페이스로 개발 공부를 하고 있습니다. iframe을 사용했을 때, live server로 포트를 열어 html을 열면 https 주소로 이동되고 iframe은 작동되지 않습니다. vscode 다운로드가 불가능해 로컬 환경에서 돌릴 수가 없는 상황인데 해결방법이 있을까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 원핫 인코딩이나 레이블 인코딩 할 때, 강의를 보면 object인 컬럼에서 카테고리(or nunique)가 같은지 비교하고 그에 따라 다르게 작업을 하는데요. 그냥 비교할 필요없이 항상 concat을 한 후에 원핫인코딩이든 레이블인코딩을 진행하면 불리한 점이 있을까요? 떄에 따라 다르게 대응하는 것보다는 기본적으로 concat을 하고 인코딩을 하는게 가장 안 헷갈리고 편한 방법 같아서 문의드립니다.
문제1-2. gender를 종속변수로 하고 나머지 변수들(age, length, diameter, height, weight)을 독립변수로 사용하는 로지스틱 회귀 모델을 적합시킨 후, 잔차 이탈도(Residual Deviance)를 계산하시오. (반올림하여 소수 둘째자리까지 계산) 인강에서는 glm으로 풀고 문제집에서는 logit으로 푸는데 그냥 glm 말고 logit으로 풀면 안되나요? 그리고 import statsmodels.api as sm 을 꼭 넣어야 하나요? 넣지 않아도 답이 나오더라구요.
