안녕하세요 질문 있습니다! 함수 정의시 예를들어 def maxmin(data): 라고 정의를 할 떄, 소괄호안 data 에는 아무 값이나 들어가도 되는건가요? maxmin() 일때는 함수 실행이 안되고 maxmin(x) 또는 maxmin(y) 등을 쓰면 실행은 되던데... 소괄호 안에 들어 갈 수 있는 변수의 범위가 궁금합니다.
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^^
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 ?
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?
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
당연히 구글링 해보셨져? 원하는 결과를 못찾으셨나요? 어떤 검색어를 입력했는지 알려주세 문제가 발생한 코드(프로젝트)를 Github에 올리시고 링크를 알려주세요. 현업에서 도커를 사용해 개발해오지는 않았어서 강의를 듣다가 의문이 들어서 문의 남김니다 다른 강의를 봤을때는 nginx, db, jar를 각각 만들어서 이미지들을 각각 격리하여 사용하고 상황에 따라 추가 생성하여 사용한다고 본거 같은데요 그렇게 사용하는데는 각각의 영역을 독립적으로 관리하기 위해서 한다고 봤구요 하나의 서버에서 직접 nginx+mysql+jar 설정등을 직접 하다가 도커 설정을 따로 이미지 만들어서 작업한다고 봤을때는 생소하기도 했습니다 근런데 강사님은 한꺼번에 한다고 말씀하시니 좀 헷갈리긴 하네요 현업에서는 주로 어떻게 쓰는건가요 ?
Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ] Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 1063, in source_to_code File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in call with_frames_removed File "/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ", line 24 bash_t1 >> bash_t2 ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 이런 에러가 났는데요 소스에서 확인해보니 from airflow.operators.bash import BashOperator ㅇ airflow.operators.bash 에 ~~~~~~ 이렇게 되어 있네요. 강사님 따라 그대로 했는데 에러가 왜 난걸까요?
강의 정말 잘 듣고있습니다. DFS 너무 어려웠는데 저에게 한 줄기 빛 같은 존재십니다..! 원본 문제가 바뀐것같기도 한데, 13565번 백준 원본을 보면 M, N 순서대로 입력을 받는 것 같습니다. M이 행에 해당되고, N이 열에 해당이 되어서 전반적으로 반대가 되어야하고, 강의에서 말씀 주신 이 부분도 def dfs (y, x): global visited, map_, answer, N if y == N: answer = True return y == M 으로 바뀌어야할 것 같은데 맞을까요?
다른 문제들에서는 train과 test데이터 두개만 주어진채로 계속 들은거같은데 이 문제는 주어진 데이터가 3개인건지.. 제가 앞서 이해했던 문제들의 데이터는 train데이터를 가지고 분할하고 모델링을 한후 validation한 데이터로 pred값을 구하고 실제값과 비교해서 지표로 매겨본후에 최종 test데이터를 넣어서 csv파일로 만드는 순서인데.. 지금 이 문제처럼 데이터가 3개인것은 어떤 차이가있는 것일까요 ㅠㅠ
docker 실습을 위해서 Windows 환경에 WSL v2 버전 설치 후 docker를 올렸습니다. docker search 시에는 검색이 되는데 docker pull 을 하면 아래의 에러가 발생됩니다. "Error response from daemon: Get " https://registry-1.docker.io/v2/ ": net/http: TLS handshake timeout" 😢 인터넷에 찾아보니 인터넷 속도가 느려서라는데 인터넷 속도는 100Mbps로 늦을 이유가 없습니다. 혹시 다른 해결책이 있을까요? 실습이 불가능하여 이론 공부만 계속 하고 있어요 ㅠㅠ