안녕하세요 3유형에서 rmse로 성능측정시 원래는 mse**0.5해서 계산하고 있었는데 퇴근후딴짓님 어떤 영상에서는 새로 패키지가 추가됬다며 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 해서 root_mean_squared_error(y_val, pred) 이렇게 사용하더라구요 실제 시험환경에서 위와같이 사용해도 되나요?
[auth][error] JWTSessionError: Read more at https://errors.authjs.dev#jwtsessionerror [auth][cause]: Error: The edge runtime does not support Node.js 'crypto' module. Learn More: https://nextjs.org/docs/messages/node-module-in-edge-runtime at Object.get (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\_b7b28d92._.js:62:41) at C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8637:62 at getSecret (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8620:20) at push.[project]/node_modules/.pnpm/jsonwebtoken@9.0.2/node_modules/jsonwebtoken/verify.js [middleware-edge] (ecmascript).module.exports (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8623:12) at Object.decode (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\[root-of-the-server]__273b5c62._.js:135:233) at session (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:4516:39) at AuthInternal (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:5123:269) at async Auth (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:5379:34) at async handleAuth (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:3885:29) at async C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\_b7b28d92._.js:12505:20 [auth][details]: {} GET / 200 in 137ms auth.ts에 jwt: { encode: async ({ token, secret }) => { return jwt.sign(token as jwt.JwtPayload, secret as string); }, decode: async ({ token, secret }) => { return jwt.verify(token as string, secret as string) as JWT; }, }, 이 부분을 추가한 이후부터 The edge runtime does not support Node.js 'crypto' module. 이 에러가 발생하는데 해결이 어렵네요.. 코드는 노션이랑 강의 보고 다 비교해 봤는데 드른 부분은 없었스빈다..
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 7. 머신러닝 학습 및 평가(분류) 11분19초 부분입니다. 안녕하세요. roc_auc_score로 pred와 y_val간 비교를 통해 roc-auc 스코어를 내는 부분에 질문이 있습니다. roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) 여기서 y_val의 경우에 프린트해보면 각 항에 <=50K 혹은 >50K 라는 값으로 이루어져 있습니다. pred는 array의 집합 [0.1 , 0.9] 등으로 이루어져 있는데 pred[:, 1]을 통해서 '>50K' 부분만 따로 추출해내는 점은 이해가 됩니다. 제가 궁금한것 여기서 y_val의 값, 즉 <=50K 혹은 >50K이 '<=50K'는 0 '>50K'는 1으로 정의가 되어있는 건지요? 특별히 정의를 한것 같지는 않습니다. (물론 문제에서는 50만불 이상이 양성이라고 언급은되어있습니다만..) 혹시 rf.classes_ 에서 출력되는 ['<=50K' '>50K'] 값의 의미가 dataset의 y값 전체가 '<=50K'= 0, '>50K'= 1 라는 의미로 이해를 하면되는 것일까요? (전체y(타겟)의 넘버가 rf클래스의 인덱스 값에 따르는 것인지?)
데이터베이스 정규화 등으로 그럴 일은 거의 없겠지만, 만약 @MappedSuperclass 어노테이션을 사용하는 여러 클래스가 있을 때 여러 개를 적용하고 싶다면 어떻게 사용하면 될까요? 자바는 단일 상속만 지원해서 궁금해지네요. 1번 질문과 비슷한 질문일 수 있는데 상속 관계 매핑과 공통 속성(@MappedSuperclass)을 같이 사용하고 싶을 때도 어떤 식으로 해야하는지 궁금합니다.
안녕하세요 실습 체험 환경에서 작업 중인데 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 해당 문구를 사용하면 아래와 같이 뜹니다 .. 버전이 달라 더이상 사용을 못하는 걸까요 ? dir(sklearn.metrics) 해서 목록을 살펴보면 mean_squared_error 는 다 있는데 , root_mean_squared_error 이 함수만 없습니다 ... 왜 그런걸까요 ㅠㅠ make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 98, in <module> from sklearn.metrics import root_mean_squared_error ImportError: cannot import name 'root_mean_squared_error' from 'sklearn.metrics' (/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/metrics/__init__.py)
안녕하세요! 빠른 반영 감사합니다 ㅠㅠ! 대체로 질문해석이 좀 어려운데요..이번꺼 보면서 궁금한게 들어서 질문 드립니다! *시험용 공부만 해서, 이론개념이 거의없는 점 참고바랍니다..! 1) ① - 분산을 구해서 조건에 맞는(단, ~) 계산을 한게 검정통계량인걸까요..? 아니면 결국 핵심이 '분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해' 이기 때문에 분산을 통해 계산을 하면 되는것인지 궁금합니다. 2)③ - '정규성,등분산 검정 후' 라는 언급이 없으면 무조건 등분산 true로 두고 진행하면 될까요? *cond1 샤피로검정해보니 0.03으로 귀무가설 기각이여서 문의드립니다..!
안녕하세요 강사님. 머신러닝 학습 및 평가(회귀) 강의 관련 질문 드립니다. 인코딩을 위해 train + test 데이터를 합친 후, 다시 분리시키는 방법을 알려주셨는데요, train / test 데이터 개수가 불균형일 때만 이렇게 진행하면 될까요? 합치고 분리하지 않고, 그냥 바로 인코딩 진행해도 문제가 없을지 궁금합니다.
안녕하세요 강사님 :) 스케일링 방법 강의에서 아래 코드는 외울 필요가 없다고 말씀 주셨는데요, # 데이터를 매번 새롭게 불러오기 위해 함수로 제작 함 def get_data(): train_copy = train.copy() test_copy = test.copy() return train_copy, test_copy 시험 볼 때 스케일링을 한 가지 하는 게 아니라 세 개 다 한다고 가정했을 때, copy 하지 않으면 처리 결과에 영향을 미치지 않나요? 어떻게 하면 될지 문의드립니다.
@ParameterizedTest @CsvSource({ "0, 0, true", "100, 0, false", "0, 100, false" }) public void testFree(int basePrice,int maxPrice,boolean isFree){ // Given Event event = Event.builder() .basePrice(basePrice) .maxPrice(maxPrice) .build(); //When event.update(); //Then assertThat(event.isFree()).isEqualTo(isFree);; } @RunWith(JUnitParamsRunner.class) 는 junit4 여서 사용하지 못하고 junit5 에서는 @Test 로 파라메터 값을 지원하지 않기 때문에 파라메터 테스트를 위해 @ParameterizedTest ` CvSure` 으체해서스트했습니다
7회 2유형을 전처리 방식을 원핫인코딩과 레이블인코딩으로 나눠서 해보았는데, rmse가 원핫인코딩의 경우 38만정도가 나왔는데, 레이블인코딩의 경우 2100정도가 나옵니다. 전처리 방식에 따라서 이렇게 큰 차이가 날 수가 있는건가요..? 아니면 모델 학습단계에서 제가 오류를 범한걸까요?
안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다. 현재 섹션4까지 전부 수강한 상태이고 슬랙에는 해당 강의에 대한 질문 채널은 따로 없는 거 같아서 여기에 질문 남깁니다 로그인할 때 authjs.session-token 라는 쿠키가 생기지 않는데 로그인 후 메인 페이지로 돌아오면 로그인된 이메일 정보가 나옵니다 그리고 새로고침하면 다시 없어집니다 혹시 쿠키가 제대로 저장되지 않는지 이유를 알 수 있을까요? 아래는 섹션4까지 수강한 코드입니다 https://github.com/account-0021/inflearn-clone
안녕하세요! 24년도부터 강의 잘 보고 있습니다! 덕분에 알고리즘이 재미있어졌습니다! 이직준비를 위해 강의를 연장했는데, 다른 강의는 언제쯤 나오나요? 너무 너무 기다리고 있습니다~ 그리디 부탁드립니당 ㅎㅅㅎ 강의 영상마다 질문이 있으면 언제든 그리고 바로 질문 남겨주세요 ! 질문할 때 가장 정확하게 이해할 수 있습니다. 해당 영상과 관련된 질문들을 해주실 때 제가 가장 정확히 답변 드릴 수 있습니다! 취업 전반의 상담이나, "제 코드가 왜 틀렸는지 알려주세요"와 같이 광범위한 질문은, 질문자의 상황에 따라 답변이 달라질 수 있기 때문에, 정확한 답변을 드리기가 어렵습니다 :( 이런 분들을 위해서는 멘토링 항목으로 별도 제공하고 있으니, 다음 링크를 참고해주세요! 이 링크를 통해서는 본인의 코드가 왜 틀렸는지 모를 때 질문을 주셔도 좋고, 취업 전반(면접 준비, 자소서, CS 면접 등) 에 관련한 질문을 주시면 답변 드리겠습니다 :) "이 질문은 해도 되나?"라는 생각이 드신다면 우선 남겨주세요! 제가 답변 드리기 어려운 건 멘토링에 올려 달라고 재요청 드리겠습니다 :)