안녕하세요. 강사님 EKS 강의를 잘 듣고 있습니다! 감사합니다. 강의 중간에 궁금한게 있어서 문의드립니다. 기본 네트워크 환경 확인 > 워커 노드에 네트워크 정보 확인 과정에서 워커노드1의 vpc-cni 정보를 확인하고자 aws-routed-eni 디렉토리를 확인하고 로그를 보려 했는데요, 다음과 같이 plugin.log가 없습니다. (admin@myeks:default) [root@myeks-bastion-EC2 ~]# ssh ec2-user@$N1 tree /var/log/aws-routed-eni /var/log/aws-routed-eni ├── ebpf-sdk.log ├── ipamd.log └── network-policy-agent.log 0 directories, 3 files 일단 ipamd.log는 있길래 ip 할당 정보라도 보자는 마음에 확인을 해보았는데요. Permission denied 에러가 발생합니다. 직접 인스턴스에 접속해 확인하거나, chmod 명령어를 수행하려 해도 권한 에러가 발생하는데 어떻게 해결 할 수 있을까요? (admin@myeks:default) [root@myeks-bastion-EC2 ~]# ssh ec2-user@$N1 cat /var/log/aws-routed-eni/ipamd.log | jq cat: /var/log/aws-routed-eni/ipamd.log: Permission denied ssh ec2-user@$N1 Last login: Fri Nov 8 15:16:03 2024 from ip-192-168-1-100.ap-northeast-2.compute.internal , #_ ~\_ ####_ Amazon Linux 2 ~~ \_#####\ ~~ \###| AL2 End of Life is 2025-06-30. ~~ \#/ ___ ~~ V~' '-> ~~~ / A newer version of Amazon Linux is available! ~~._. _/ _/ _/ Amazon Linux 2023, GA and supported until 2028-03-15. _/m/' https://aws.amazon.com/linux/amazon-linux-2023/ [ec2-user@ip-192-168-1-188 ~]$ cd /var/log/aws-routed-eni [ec2-user@ip-192-168-1-188 aws-routed-eni]$ ls ebpf-sdk.log ipamd.log network-policy-agent.log [ec2-user@ip-192-168-1-188 aws-routed-eni]$ ls -al total 460 drwxr-xr-x 2 root root 75 Nov 8 14:58 . drwxr-xr-x 9 root root 4096 Nov 8 14:58 .. -rw------- 1 root root 420 Nov 8 14:58 ebpf-sdk.log -rw------- 1 root root 305442 Nov 8 15:52 ipamd.log -rw------- 1 root root 1679 Nov 8 14:58 network-policy-agent.log [ec2-user@ip-192-168-1-188 aws-routed-eni]$ cat ipamd.log cat: ipamd.log: Permission denied [ec2-user@ip-192-168-1-188 aws-routed-eni]$ chmod 644 ipamd.log chmod: changing permissions of ‘ipamd.log’: Operation not permitted 감사합니다.
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?
안녕하세요, 섹션11 작업형2에서 문의드리고 싶은 것이 있습니다. 아래 코드에서 train[cols]와 같이 cols를 선택하여 train 데이터셋을 분할하였음에도 불구하고, model.fit(X_tr[cols], y_tr)과 같이 모델학습 시에 파라미터에 값을 넣을 때도 반드시 따로 cols를 선택해서 입력해야 하나요? 그리고, train 데이터셋에서 과적합을 방지하기 위해 id를 제거할 경우, 반드시 test 데이터셋도 동일하게 id 컬럼을 제거해줘야 하나요? 위 두 가지 문의드립니다. ############ from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train[cols], target, test_size = 0.2, random_state = 0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit (X_tr[cols], y_tr) pred = model.predict_proba(X_val[cols])
안녕하세요 ! 수업을 듣던 중 궁금한 점이 생겨 질문해봅니다. 작업형1 모의문제2 4번 문제에서 object형 컬럼을 뽑기 위해 select_dtypes를 사용하셨는데 혹시 describe를 사용하는 건 안 되는 걸까요? 두 함수의 차이점이 궁금하고 결과에서 어떤 차이가 생기는지 궁금합니다..!
