아래와 같이 코드를 작성했는데, rmse값이 선생님께서 푸신거랑 다르게 너무 작게 나와서 질문드려요. 제가 봤을 땐 선생님이 작성하신 코드랑 똑같이 한 것 같은데.. 어떤 부분에서 달라진 건가요? 제가 어디서 실수한지 모르겠습니다 import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") pd.set_option('display.max_columns',None) pd.set_option('display.float_format','{:.10f}'.format) # 총구매액 예측 -> 회귀. RandomForestRegressor & predict # root_mean_squared_error # csv파일명 : result.csv / 타겟 칼럼명 : pred (2482개!) # EDA # 데이터전처리 # 환불금액 결측치 0으로 처리 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder lb = LabelEncoder() cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns for col in cols: train[col] = lb.fit_transform(train[col]) test[col] = lb.transform(test[col]) target = train.pop('총구매액') # 데이터분할 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 = 0) # 모델학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state = 0, n_estimators = 400) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error print(root_mean_squared_error(y_val, pred)) # 베이스라인 : 808.1092610336881 # n_estimators = 400 : 793.0646436460113 # 결과 계산 및 제출 pred = rf.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred': pred}) result.to_csv('result.csv', index = False) submit = pd.read_csv('result.csv') print(submit)

작업형 제1유형은 문제 풀이 화면(python) 출력에서도 답안에 제출할 숫자만 출력이 되어야 하는건지 궁금합니다. 작업형 제1유형은 문제 풀이 화면(python)에서 문제를 푼 후, 답안 제출 화면에서 답을 입력하고 제출한다고 되어 있는데, 문제 풀이 화면(python) 속 출력 값도 채점에 포함되는지 여쭤보고 싶습니다. 섹션 16. 67. 6회 기출문제(작업형3) 강의 중 3분 49초 쯤에 작업형3은 작업형1과 달리 출력을 답안에 맞게 할 필요가 없다는 말씀을 하셨는데 작업형 제1유형은 python 출력에서도 답안에 제출할 숫자만 출력이 되어야 하는건지 혼란스러워 질문합니다.

vscode에서 uv로 가상환경 생성후 .env 파일에서# Neo4J 설정 - AuraDB NEO4J_URI=neo4j+s://{id}.databases.neo4j.io NEO4J_USERNAME=neo4j NEO4J_PASSWORD={PASSWORD} NEO4J_DATABASE=neo4j해당 방식 적용 후, AuraDB 연동을 해도 적용이 안되고 아래와 같이 에러가 뜹니다. ValueError: Could not connect to Neo4j database. Please ensure that the url is correct 해결책 문의 드립니다. P.S colab에서는 올려주신 KG_P1_01_neo4j_Introduction.ipynb 실행하니 동작하네요. 왜 저의 로컬에서는 이런 현상이 일어나는 걸까요?

🎸기타동아리 「클래시아」에서 동아리원을 모집합니다⚡️🎸기타동아리 「클래시아」에서 동아리원을 모집합니다⚡️🎼 소개클래식 기타를 연주하면서 클래식 음악의 이해를 넓혀보자는 취지에서 시작됐다고 합니다. 클래시아(classia)라는 이름은 ‘classic’(고전) ‘music’(음악)에서 따왔고, 부드러운 이미지를 위해 ‘sia(시아)’라는 접미사를 붙였습니다. 기존에는 클래식 기타와 통기타에 한정해 활동했지만, 최근에는 합주팀 제도를 도입해 베이스, 일렉, 키보드, 드럼, 보컬까지 포용하며 스펙트럼을 확장해가고 있습니다. 시대에 맞춰 매년 변화하는 게 클래시아만의 매력이라고 생각합니다. 🎼운영주체저희는 정치, 종교, 시민단체와는 무관하며, 한양대, 명지대, 홍대, 연세대 등등 원래 기타 모임을 갖던 대학생들끼리 만든 동아리입니다😆2. 활동내용/계획🎼활동지- 신촌/홍대/합정 근방 연습실(연습실 대여 상황에 따라 위치 조정될 수 있음)- 여의도, 선유도 등등 한강에서 기타 낭만😎- 같은 학교 학생끼리 대학교 캠퍼스에서 기타치는 낭만😎- 가끔은 기타 쇼핑하러 낙원상가~🎸🎼활동일시-4인 1조 구성 및 상황에 따라 2인 1조-단톡방 및 공지방 운영-격주 화요일 저녁 6시 활동 (조별 조정가능)-활동없는 주 자율연습/친목모임 가능🎼회비-가입비/회비 X-연습실 대여비 더치페이🎼조편성- 기타 실력에 따라 A(고급), B(중급), C(입문) 조로 나누어 활동예정- 공연 준비 때는 전체 연습도 있을 예정🎼조별활동고급, 중급조은 각 조원들과 마스터 원하는 곡을 자율선정, 연습하게 되며기타를 칠 줄 모르는 입문자분들은 특강자분 통해 기초부터 가르쳐드립니다.(고급,중급조에서도 특강자분과 활동 원하실 경우 따로 요청 부탁드립니다.)🎼입문자 커리큘럼1회차- 기타 기본 세팅(조율, 명칭)- A key major chord (A, E, D)- 4비트 스트로크 연습*기타 없으신 분들 같이 기타 사러가요~!!2회차- G key chord (G, C, Am, Em)- 코드체인징- 8비트 스트로크(칼립소, 셔플)3회차- "바래"라는 것에 도전을 해보자...!!!- A key minor chord(F#m, Bm, C#m)- C key chord(C, F, G, Dm...)3. 지원자격-서울권 대학생/휴학생(신촌/홍대/합정 이동 가능하신 분만 지원부탁드립니다.)-기타를 배우고 싶으신 분-기타 실력을 기르고 싶으신 분-기타가 아니더라도 다른 악기도 배워보고 싶으신 분4. 모집절차🎼모집기간 : 6월 07일~6월 30일🎼활동기간 : 7월 01일~2월 예정지원폼 작성 - 전화면접 - 대면면접 - 활동*각 단계별 3일 이내로 연락이 없다면 불합격입니다.5. 지원방법🎼지원폼: https://buly.kr/FhNsIDn🎼사이트: https://buly.kr/DPU1Xbh🎼Q&AQ1. 악기 연주를 못 하는데 들어갈 수 있나요?저희 동아리 선발 기준은 ‘음악과 관련된 활동을 하고 싶어 하는 사람’이에요. 특별한 자격요건은 없어요. 음악을 사랑하고 좋아하는 사람이면 무조건 환영합니다! 악기를 못 다뤄도 강좌팀에서 다 가르쳐줘요. 동아리방에 공용 기타를 5대나 구비하고 있어서 악기가 없어도 활동할 수 있고요.Q2. 정규 활동은 어떻게 이뤄지나요?강좌팀과 2개의 합주팀으로 나눠서 활동하고 있어요. 먼저 강좌팀은 제가 맡고 있는데요. 기타를 처음 접하는 사람 위주로 강습을 진행하고 있어요. 동아리방에서 매주 금요일과 토요일에 합니다.강좌팀에서 실력이 늘면 합주팀에 들어갈 수 있는 기회가 주어져요. 학기 시작 전과 신입부원 모집 후 합주팀을 재구성하는데 이때 신청하면 돼요. 이 외에도 콘서트, 뮤지컬 관람 등 다양한 음악 관련 활동을 하고 있습니다.

 학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]Student student1 은 쓰는데 Student student2는 안해도 되는 이유가 뭔가요여기에 질문 내용을 남겨주세요.

next15 의 Link component의 legacyBehavior 속성이 deprecated 되었습니다. 대체하기 위해 강의영상에서처럼 useRouter 를 사용하면 될까요?

예시문제 작업형3 (ver.2025)의 두번째 문제를 풀었는데, 저는 답이 0.442 가 나오는데요.. 이건 정답이 있는거라 다르면 안되는거잖아요..ㅜㅜ 정말 똑같이 했는데.. 뭐가 문제일까요?

아래와 같이 처리할 경우 결측치가 모두 채워지지 않고, 결과값이 60.0으로 산출됩니다.혹시 cond에 따른 df[cond].groupby.transform을 바로 result로 받으면 안되는 이유가 있을까요? cond = df['총 학습 시간'] >= 500 result = df[cond].groupby(['학습 카테고리'])['완강률'].transform('mean') #print(df['완강률'].isnull().sum()) == 6 df['완강률'] = df['완강률'].fillna(result) #print(df['완강률'].isnull().sum()) == 2 df[df['학습 카테고리'] == '디자인']['완강률'].mean().round(1)   

rmse는 sklearn에서 지원하지 않아 mse를 구한다음 따로 다시 구해야되는 걸로 알고 있는데요,해당 강의 영상을 보면 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 로 바로 사용하고, root_mean_squared_error(y_val,pred)로 사용하셔서요. 만약 문제에서 rmse 문제가 나오면 이 코드를 그대로 써도 되는 건가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요체험환경에서 데이터.csv 클릭하면 데이터 보이던데, 시험장에서 이렇게 확인해도 되는건가요??

작업형2 제출 할 때 답안 확인 차 코딩했던 pd.read_csv("result.csv")요 부분까지 냅둔채로 제출해도 상관없나요?

안녕하세요, 예시문제 제3유형 1번문제를 푸는데 로그 함수 사용법에 궁금점이 생겨서 질문드립니다. 로그 변환할 때 np.log()와 np.log1p() 이렇게 배웠던 것 같은데,이 문제 풀 때는 np.log()를 사용하셔서요.두 개중에 어떤걸 사용하는지 기준이 있을까요?

# 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_2/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_2/test.csv") ytrain = train.pop('price') cols = ['model','transmission','fuelType'] # train = pd.get_dummies(train) # test = pd.get_dummies(test) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col]= le.fit_transform(train[col]) test[col]= le.fit_transform(test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train, ytrain,test_size=0.2,random_state=2022 ) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state = 2022) # rf.fit(x_tr,y_tr) # y_pred = rf.predict(x_val) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(randomstate=0,verbose=-1) model.fit(x_tr,y_tr) y_pred = model.predict(x_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error result = root_mean_squared_error(y_val,y_pred) submit = pd.DataFrame(y_pred) submit.to_csv('오지욱.csv',index=False) # pd.read_csv('오지욱.csv') # 1324.4944863328471 원핫 랜덤포레스트 # 1320.1181960644112 레이블 랜덤포레스트 # 1271.4972710398029 레이블 lgb -> 선택 # 1282.70065302789 원핫 lgb작업형 2에서 더 어렵게 나오면 그냥 다시 시험친다는 각오로 원핫,레이블 -> 랜포,lgb 경우의 수 4가지 구한뒤 제일 좋은 수치를 가진 모델로 작업해서 제출하고자 합니다. 지금까지로 봐왔을땐 작업형 2는 이정도로만 해도 충분 하겠죠?

구조체 영상 4분 30초쯤에있는 문장에서for 문이 이해가 안갑니다.다른질문을보니까 값(메르세데브벤츠를 구조체에복사)을 대입하기위함이라고하셧는데 그러면 포문 조건문에서 modelName1[i]=\0으로 하셔야하는거아닌가요?modelName1[i]!=\0 이 조건이라면 i에 0이들가자마자 조건이 참이 되어버리지않나해서요.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요8회 기출유형(작업형1) 문제풀이 과정 문의드립니다 방문객합계를 구할때 컬럼끼리 더하는 것 말고아래와 같이 진행은 불가한걸까요?아래처럼 작성하면 오류가 떠서요ㅜ df['방문객 합계']=df.iloc[:,1:]

훈련 세트에서 보지 못한 카테고리를 테스트 세트에서 발견하여 아래와 같은 오류가 떴는데 ValueError: Found unknown categories ['XXX'] in column 1 during transform이러한 경우 test에 해당 값을 다른 값으로 대체하거나 삭제 하는게 좋을까요?시험이 얼마 안남아 궁금한게 많네요ㅜㅜ  

 학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요. 만들고 실행하려는데 src랑 main이 없는데 뭐가 문제인가요

범주형 변수encoding시에 무조건 train,test데이터셋 병합 - encoding - 분리 단계로 진행해도 상관없나요?

영상 52분에서 로그인이 성공되는 반면 저는 로그인이 계속 실패나와서 무엇이 문제인지 확인하는데 데이터베이스 테이블이 두 개가 생성된 것을 확인했습니다. 기존에 있던 테이블은 USER_MEMBER 인데, Entity 객체를 만들고 나서 user_member 테이블이 생성되었고 애플리케이션 실행 후 다시 가입을 하면 user_member 데이터베이스에 저장되며 기존 기능들은 에러 없이 정상 작동이 됩니다.. 궁금한 것은 데이터베이스 테이블이 저렇게 두 개 생성된건데 제가 무엇을 잘못해서 만들어졌는지 또 이대로 사용하는데 문제는 없는지 궁금합니다.. 코드는 선생님 코드랑 다른 부분이 없습니다 ㅠ

예시문제 작업형3 번에서 ① 문제 자체가 이해가 안가는데요하나씩 이해좀 시켜주실수 있으실까요? 분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해 F-검정을 수행할때 검정통계량의 값을 구하라. var() 함수로 분산을 구한거 이해가 갔어요.근데 F-검정을 수행 할때인데 F-검정을 수행한건가요 풀이에서?? 그리고... 검정통계량을 구하라인데 var2/var1 이 왜 검정통계량이 되는건가요?? 제가 공부하기로 가설검정=t검점분산분석=F검정 으로 알고있엇는데, 문제는 독립표본검정(가설검정) 인데 F검정을 한다고 하니.... 이해가 안가요ㅠ