Labels in y_true and y_pred should be of the same type. Got y_true=[0 1] and y_pred=['0' '1']. Make sure that the predictions provided by the classifier coincides with the true labels. 이런 문장이 뜨던데 accuracy_score(ans, pred) 중 pred가 numpy.ndarray 배열이 된 것 같거든요.. 잘 따라한 것 같은데 선생님이 한건 바로 accuracy_score를 바로 볼 수 있고, 제거는 못보여 지네요.. pd.DataFrame(pred) 사용해서 해결하긴 했는데,, numpy배열로 바뀐 사유가 궁금합니다. y_train['income'] = y_train['income'].str.replace(">50K", '1') y_train['income'] = y_train['income'].str.replace("<=50K", '0') y_train['income'].astype(int) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_train[list], target) pred = rf.predict(X_test[list]) submit = pd.DataFrame( { 'id' : X_test['id'], 'income' : pred } ) submit.to_csv("1111.csv", index = False) y_test.head() (y_test['income']=='>50K').astype(int) from sklearn.metrics import accuracy_score y_test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/data_atype_y/y_test.csv") ans = (y_test['income'] == '>50K').astype(int) pred = pred.astype(int) accuracy_score(ans, pred)
function useLogout(mutationOptions?: UseMutationCustomOptions) { return useMutation({ mutationFn: async () => { await axiosInstance.post('/auth/logout'); // 로그아웃 요청을 서버에 먼저 보냄 removeHeader('Authorization'); await removeEncryptStorage(storageKeys.REFRESH_TOKEN); queryClient.resetQueries({queryKey: [queryKeys.AUTH]}); }, ...mutationOptions }); } 안녕하세요 강사님 강사님의 리액트 네이티브 강의를 보면서 직접 자신만의 리액트 네이티브 프로젝트도 직접 다뤄보면서 하고 있는 학생입니다. https://github.com/Dongrang072/carPoolTeamProject-server 이게 현재 제가 작성하고 있는 로컬 서버의 코드이고 https://github.com/Dongrang072/carpoolTeamProject 이게 프론트의 코드입니다 기존의 로그아웃 코드가 잘 작동하지 않아서, 코드를 이런식으로 고치고 난 후에 실행했는데 로그아웃으로 네비게이터가 authStack에 관련된 화면을 다시 보여주고 난 후에 이후 로그인까지는 의도적으로 되지만 로그인을 다시 실행하면 이전에 스토리지가 다 지워지지 않았는지 계정을 바꿔서 로그인 할 경우 전에 있던 계정으로 로그인이 되는 현상이 발생하고 있습니다. 분명 헤더와 스토리지를 지움으로서 accessToken과 refreshToken 둘 다 지운걸로 생각했는데 이런 일이 생기는 이유가 궁금합니다. 로그아웃 엔드포인트 호출까지 진행되고 다시 화면이 랜더링 되어서 저는 괜찮았다고 생각했는데 이후 storage가 다 지워지지 않는 것이 원인인것 같습니다
안녕하세요 6회 기출문제 3번을 풀다가 궁금한점이 생겨서 문의 드립니다. 아래와 같은 데이터가 있을 때 '날짜'와 '경찰서 명'은 object 입니다. 위 데이터에서 '강력범죄' 부터 '교통범죄'까지 데이터를 행으로 총합을 구할 시에 아래와 같이 iloc를 설정을 한다고 풀이와 강의에 나와있습니다. df['총범죄건수'] = df.iloc[:, 1 : -1].sum(axis =1) 여기에서 iloc 에서 '-1' 이라고 설정하는 것은 제일 끝 열까지 설정하는 것이 아닌지요? 그러면 '경찰서명'까지 선택이 되어야하는데 로그를 찍어보면 '강력범죄'~'교통범죄'까지 나오는 것을 확인할 수있습니다. 강의에서는 iloc는 0부터 세기 때문에 바로 전까지 값의 열이 선택된다고 알려주셨고, -1로 하면 끝의 열을 나타내는 것이고 -2를 하면 끝열 바로 전 열을 선택하는 것이라고 알려주셔서 알고있습니다. 그런데 위에 데이터에서는 왜 -1을 해도 '경찰서명'까지가 안나오는 것인지 문의드립니다.
한 셀에 푸는 연습을 하고 있는데 갑자기 KeyError : 'TravelInsurance'가 뜹니다. 왜일까요? 그리고 시험장에서 한 셀에서 모두 실행할 때 전처리 작업 모두 print()붙이면서 각각의 값을 도출해야하는지 print없이 값만 확인해도 되는지 궁금합니다.
위와 같이 작성해주신 코드를 보는 중 의문이 생겨 질문 남깁니다! train 데이터를 전처리할 때에는 train데이터의 최빈값, 중앙값, 평균으로 결측치를 대체하는데 반해, test 데이터 전처리 시 범주형 데이터는 test 데이터의 최빈값으로 대체/ 수치형 데이터는 train 데이터의 평균, 중앙값으로 대체하고 있습니다. 왜 test 데이터 처리 시 train/test 데이터 모두 다 사용하나요? 일관성 있게 하나만 사용해서는 안되는지 궁금합니다.
제 컴퓨터에서 프로젝트 관련 플라스크 코드와 그 외 템플릿 등등을 작성했고 그 모든 폴더가 있는 전체 폴더를 압축해서 팀원에게 넘겼습니다. 이후 팀원이 압축을 풀고 똑같이 터미널에서 해당 폴더가 있는 경로로 이동 후, python app.py 명령어와 flask run 명령어 모두 실행해보았지만 Python 이라는 메시지만 나올 뿐, 실행도 오류 메시지도 출력되지 않고 있는 상황입니다. 설정도 다 맞게 해놨고 제 컴퓨터에서는 잘만 돌아가는데 뭐가 문제일까요...? 당연히 팀원도 플라스크 install 했습니다.
[코드팩토리] [초급] NestJS REST API 백엔드 완전 정복 마스터 클래스 - NestJS Core
oneToMany mapping와 manyToOne mapping에서 users.tntity.ts에 있는 posts항목에 의문이 생겨 질문 드립니다. PostModel list로 되어있는데 DB table은 2dimension이 되지 않는다고 하신것 같아서요 혹시 내부는 어떻게 구현이 되어 있는지 알 수 있나요
df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index() 이 코드문을 작성했을떼 id, f3과 같은 문자열 데이터도 같이 들어가서 선생님께서 하신 코드와 다르게 나옵니다. 그래서 따로 숫자형 데이터만 묶어서 그룹을 만든 다음 해결을 하긴 했는데, 선생님과 똑같이 했을땐 왜 같게 안나오는건지, 버젼이 바뀐건지 궁금해 여쭤봅니다
안녕하세요, 독립표본검정 시 정규성을 만족하나 등분산성을 만족하지 않는 경우 equal_var = False라는 파라미터를 추가한다고 가르쳐주셨는데요, 분산분석에서도 정규성은 만족하였으나 등분산성을 만족하지 않는 경우 추가해야 하는 조건이 있는지 문의드립니다. 학습에서 정규성을 만족하지 않을 경우 kruskal-wallis 비모수검정을 활용한다고 말씀해주셨는데, 등분산성을 만족하지 않는 경우는 설명이 되지 않은 듯 해서요.
[코드팩토리] [초급] NestJS REST API 백엔드 완전 정복 마스터 클래스 - NestJS Core
코드팩토리 디스코드에 질문하면 더욱 빠르게 질문을 받아 볼 수 있습니다! [코드팩토리 디스코드] https://bit.ly/3HzRzUM 토큰이 없다고 듭니다. 토큰값이 담기는건 확인되는데 포스트맨 authorization : Bearer refreshToken 넣어보면 토큰이 없습니다. 401 떠서 다시 계속 해보는데 못찾겠습니다.
안녕하세요? 선생님. 모델 평가 시에, 랜덤포레스트/레이블인코딩/원핫인코딩을 모두 돌려보시더라고요.. 실제 시험에서도 이렇게 진행을 해서 최적의 값을 찾는지, 아니면 유사하다면 하나로 암기해서 시험을 치뤄도 되는지 문의드리고 싶습니다. 정확도가 얼마 이상 나오는 모델이라는 기준이 따로 없어 궁금합니다 😄
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 케글 https://www.kaggle.com/code/agileteam/t3-regression-py 이 주소의 문제 1번에서 회귀계수 중 가장 큰 값을 구하라고 하였는데, 상수항도 포함인가요?
안녕하세요 선생님, 새소식에 이제 sum 사용시 numeric_only=True 작성이 필요하다고 했는데 sum을 사용하는 모든 항목에서 아래와 같이 사용하면 되는건가요? sum(numeric_only=True) 간단하게 합계를 구할때도 .sum(numeric_only=True)로 작성을 해야하나요?
