지금 데이터를 보면 Roof 데이터에 수치형과 범주형이 동시에 존재하는데 저는 범주형 데이터를 라벨인코딩 진행 후 , 데이터분할, 랜포돌림, 그리고 마지막으로 예측하려고하니 다음과 같이 나왔습니다. 에러 내용을 보니... test데이터에 존재하는 object 때문에 이러한 문제가 발생하는 것 같은데... 이처럼 하나의 열에 수치형, 범주형이 동시에 존재하면 이 경우에는 원-핫인코딩을 쓰는게 더 나을까요?
제가 작업형2를 학습중인데 모르는 부분이 생겨서 질문드립니다. 작업형2에서 EDA를 진행할 때 기초통계값에서는 어떠한 부분을 확인하나요? RobustScaler나 MinMaxScaler같은 전처리 함수는 수치형데이터를 전처리할 때 사용하는 함수인가요? 그렇다면 기출8회 작업형2에서는 왜 LabelEncoder만 진행을하고 수치형데이터에는 따로 전처리를 진행하지 않은건가요? 기출8회 작업형2에서 customerID를 제거하던데 왜 ID값들은 제거해야하나요? 질문 답변해주시면 감사하겠습니다!!
안녕하세요. 섹션19에서 에러메세지와 마주하기 강의를 수강하는 중에 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. 에러 3의 결측치로 인한 에러 부분 코드를 코랩, 시험환경에서 모두 실행해보았을 때 결측치를 채워넣지 않았음에도 에러 없이 잘 실행이 됩니다. 수정을 전혀 하지 않고 그대로 실행하였음에도 제대로 실행이 되어서 왜 그런지 알고싶습니다. 그리고 함수/조건문 에러 부분에서도 강의와 똑같이 들여쓰기를 했을 땐 에러가 나는데, 처음부터 함수 코드를 똑같이 작성했을 땐 에러가 나지 않습니다. 육안으로 보기에는 동일해보이는데 왜 들여쓰기만 한 코드로 실행했을 땐 에러가 나는건지 궁금합니다. (사진 상에서 빨간 색으로 표시해둔 부분이 원래 코드에서 들여쓰기만 한 부분이고, 주석처리된 노란색 표시 부분이 제가 똑같이 동일한 코드를 작성한 부분입니다.) 에러
안녕하세요. UserRepository 를 구현하는 구현체로는 UserJpaRepository 를 사용하는 UserRepositoryImpl 와 테스트용 구현체인 FakeUserRepository 가 있는데요. TDD라는게 단순 객체지향적인 설계를 잘하는 방법론이라면 납득이 가는데, 실제 서비스 되어야 할 코드가 잘 동작하는지 검증하기 위함이라는 관점에서는 조금 궁금한점이 생겨 질문드립니다. FakeUserRepository 는 UserRepository 의 계약을 잘 이행하고 테스트도 성공하도록 잘 구현하였습니다. 그런데 실제 서비스에 사용될 UserRepositoryImpl 는 한번도 검증된 적 없는데 테스트를 통해 어떻게 소프트웨어가 변화함에 있어서 확신을 가질 수 있나요? UserRepositoryImpl 내부 구현이 변경되었을때 여전히 FakeUserRepository 만 테스트를 실행할텐데 어떤식으로 개발 과정에서 확신을 얻을 수 있는지 궁금합니다. 추가적으로 TDD의 역할에는 어떤 구현 기술에 대해 잘 사용되었는지에 대한 검증은 포함되지 않나요? 예를 들어 스프링 데이터 JPA를 잘 사용하였는지..? 예를 들자면 저는 TDD를 해본적은 없지만 실제 실행되는 인프라 계층을 실행해볼 수 있는 샘플 테스트코드 개념으로 만들어서 사용하고 있는데요. 제가 개발하고 있는 기업용 솔루션이 버전이 높아짐에 따라 워낙 무거워져서 로컬 PC에서 WAS를 기동하는데에만 2분이 넘기 때문에 최소한의 인프라계층 혹은 인프라계층의 협력 클래스들정도는 테스트 코드로 직접 테스트해볼 수 있도록 테스트 코드를 작성해 두었습니다. 이렇게 해두면 어떤 이슈가 발생했을때도 곧바로 쉽게 테스트가 가능하니까요. 물론 DB 개발서버 장비에 연결하고 더미데이터를 가지고 실행하는 식으로요. 이번 강의에서 H2를 통한 인프라 테스트 강의까지가 딱 제가 하고 있는 테스트들이었는데요. 중간에 놓친것인지 테스트가 무거워진다는 설명만 하고 그뒤로는 리팩토링과 함께 인프라 레벨의 테스트는 언급을 안하셔서 제가 생각하는 구현 기술을 잘 사용하여 실제 서비스되는 인프라 모듈을 직접 테스트 하는 부분은 어떻게 해야할지 궁금합니다.
랜덤포레스트 모델 학습을 할 때 .fit과, pred를 수행한 후 별도로 pred_proba를 수행하는데 모델링의 pred_proba는 인자값으로 X_val이 주어지고, 예측할 때는 pred_proba의 인자값으로 test가 들어가게 되는데 왜 그런건가요 ? 별도로 슬라이싱을 하지 않았는데, train_test_split 데이터 분리를 수행한 후 X_tr, X_val의 len 값은 test_size에 의해 결정되는 건가요? 예측할 때 pred_proba에 X_val 값을 넣었더니 길이가 서로 다르다고 실행이 되지 않는 것으로 확인했습니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 시험칠때, RandomForest만 이용하여 풀어도 될까요?? 분류는 f1-score 나 다른 식의 함수가 기억나지 않는다면 모델 학습 및 평가에서 RandomForestClassifier만을 사용해도 되나요? 마찬가지로 회귀에서도 다른 식의 함수가 기억나지 않는다면 모델 학습 및 평가에서 RandomForestRegression만 사용해도 되나요??
섹선1에 한글 파일을 불러올 때마다 뜨는 팝업 조치하고 있는데 컴퓨터\HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\HNC\HwpAutomation\Modules 이 레지스트리 경로가 없습니다..ㅠ 저희 기관은 한글 2014를 아직 사용하고 있는데 이전 버전이라서 없는 걸까요?