- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. IMDBDataset 파일 다운로드가 안되는데 어떻게 받을 수 있을까요? > !gdown https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg ------------------------------------------- Access denied with the following error: Cannot retrieve the public link of the file. You may need to change the permission to 'Anyone with the link', or have had many accesses. You may still be able to access the file from the browser: https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg
# 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") y_train = train.pop('price') X_train = train X_test = test #print(X_train.head(3)) #print(y_train.head(3)) #print(X_test.head(3)) #print(X_train.info()) X_train = X_train.drop(columns = ['model', 'transmission', 'fuelType']) X_test = X_test.drop(columns = ['model', 'transmission', 'fuelType']) #print(X_train.info()) #print(X_test.info()) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit(X_train, y_train) model_pred = model.predict(X_test) #print(model_pred) pd.DataFrame({'pred':model_pred}).to_csv('수험번호.csv', index=False) 수험번호 = pd.read_csv("수험번호.csv") print(수험번호.head()) 선생님 안녕하세요 위와 같이 가장 기본형으로 작업을 했습니다. 맨 마지막에 파일을 불러오니 정수형이 아닌 소숫점까지 나오더라구요. 이걸 정수형으로 바꾸려면 어디에서 int를 씌워야 할까요? (참고로 선생님께서도 소수점으로 제출하셨지만, 만약에 정말 시험이라면 정수로 제출해야겠죠?) int(model_pred)해도 오류가 나오고, 맨 위에서 아얘 처음부터 해도 오류가 나오네요... 2 코딩을 선생님께 배운지 2주도 채 되지 않아 가장 기본형으로 진행하려고 합니다. 보통 기본형으로 해도 30점 이상 받을 수 있을까요? 일반적으로 후기에 따르면 어느정도일지 궁금하네요. 매번 감사드립니다 ^^
좋은 강의 감사합니다. 제목에 기재한 메소드들에 대해 실습하다 헷갈리는게 있어서, 개념 정립차원에서 정리글을 작성해봤는데, 맞는지 확인 좀 부탁드려도 될까요? //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 예: trian데이터 셋에서 작업, "A","B" 칼럼에 결측치 있다고 가정 @@@ drop() // 삭제 메소드 @1개의 특정 칼럼(열) 삭제 train = train.drop(["A"], axis=1) # "A" 로 해도 진행 됨. @1개의 특정 (칼럼에 해당 하는) 행 삭제 train = train.drop(인덱스값, axis=0) @ 복수의 특정 칼럼(열) 삭제 train = train.drop(["A","B"], axis=1) @ 복수의 특정 (칼럼에 해당 하는) 행 삭제 train = train.drop([인덱스값들], axis=0) @@@ dropna() // 결측치 삭제 메소드 @ 결측치 존재하는 칼럼 전체삭제 train = train.dropna(axis=1) @ 결측치 존재하는 행 전체삭제 train = train.dropna(axis=0) #axis=0 은 기본값이라 생략가능. @ 복수의 결측치 존재 칼럼(열) 삭제 train = train.dropna(["A","B"], axis=1) 에러 : TypeError: DataFrame.dropna() got multiple values for argument 'axis' @ 복수의 (특정 칼럼 내) 결측치 존재 행 삭제 train = train.dropna(subset=["A","B"], axis=0) # train이라는 데이터 셋을 대상으로( train. ), 결측치가 있는 것들 행(axis=0 이 기본)을 제거할 것인데( dropna() ), 그 결측치 우뮤의 기준은 "A","B"칼럼이다 (subset=["A","B"]) @@@ fillna() // 결측치 채움 메소드 train.fillna(0) # train데이터셋의 결측치를 전부 0으로 채움 @특정 칼럼의 결측치들을 특정 값으로 동일하게 채움 train["A"] = train["A"].fillna(0) # "A" 칼럼의 결측치를 모두 0으로 채워 train의 "A"칼럼에 대입하고, 결과를 동일이름의 변수로 적용 @특정 행의 결측치들을 특정 값으로 동일하게 채움 # 어떤 인덱스(행)이 갖는 여러 칼럼을 동일한 값으로 채우는 경우는 사실상 없으므로, 알 필요 없음(...??) //////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 일단 여기까지 정리한게 다인데, @ 복수의 결측치 존재 칼럼(열) 삭제 train = train.dropna(["A","B"], axis=1) 이렇게 하면 오류 발생해서... dropna() 메소드로 결측치 존재하는 특정 칼럼만 지정해서 삭제하려면 어떻게 해야하나요? 그리고 fillna()메소드에서 @특정 행의 결측치들을 특정 값으로 동일하게 채움 이런 경우는 없을테니, 그냥 넘어가도 괜찮은지 궁금합니다.
선생님 안녕하세요! 기출 등에서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 1. 기출 1회 작업형 2에서 train데이터와 test데이터의 고유데이터 수가 다르다면 set을 사용하여 어떤 부분이 다른지 알 수 있는 방법을 알려주셨는데 그럼 이 부분을 어떻게 하면되는것일까요? 강의에서는 뭐가 나온건지만 알려주시고 따로 처리를 하시거나 그러지 않으신것같아서요! 2. 기출 2회 작업형 1에서 문제를 푸는데 아래와 같은 에러?워닝?이 떴는데 이유를 잘 모르겠습니다! 이걸 제거하려면 어떻게 해야할까요? 3. 작업형 1의 경우에 답을 꼭 마지막에 print()문으로 표시를 해줘야하는 것 맞을까요? 작업형 1,3 모두 따로 답변하는 란이 있는것같았는데 그럼 1,3 모두 풀이과정을 쓰는 곳에선 문제 각각 print()문으로 답을 표시해야 할까요??
안녕하세요 선생님. 최신 시큐리티 6.x 버전에서는 PasswordOAuth2AuthorizedClientProvider 클래스에 "The latest OAuth 2.0 Security Best Current Practice disallows the use of the Resource Owner Password Credentials grant" 라고 적혀있는데 그럼 더이상 Resource Owner Password Flow 방식을 사용하면 안되는건가요?
안녕하세요 강의를 수강한 뒤 프로젝트를 진행해보는 와중에 의문이 생겨서 질문 드립니다. api 엔드포인트 설정할 때 "/resume" 이런식으로 설정했습니다. 어떤 사용자의 이력서인지에 대해서는 토큰에서 토큰 안에 저장되어 있는 uId(userId)를 받아서 인식하게 했습니다. 근데 팀원이 엔드 포인트에 "/resume/{uId}" 이렇게 노출 시켜야하는거 아니냐고 질문을 했습니다. 제가 jwt 토큰 공부할 때 클라이언트가 토큰을 가지고 서버에 보내면 서버 측에서 토큰을 통해 사용자를 인증해주는 거라고 이해했기 때문에 uId를 엔드포인트에 노출 시킬 필요가 없다고 생각했고 보안상 문제에도 좋다고 생각했습니다. 만약 다른 사용자의 이력서를 조회하고 싶은 것이라면 엔드포인트에 uId를 노출시키는 것이 맞지만 본인의 이력서에는 필요가 없다고 생각합니다. "/resume" 과 "/resume/{uId}" 어떻게 하는게 맞나요?
안녕하세요, a/b 테스트에 대한 유익한 강의 감사합니다. 오늘 강의 수강하기 시작했는데, 강의 소개 중 참고사항에 있는 학습자료 1~7강까지 강의에 나오는 PDF를 제공할 예정입니다. 6~7강에 사용되는 엑셀 파일을 제공할 예정입니다. 에 대한 학습자료는 혹시 어디에서 찾을 수 있나요? 강의 화면 상단에서 내려받을 수 있는 자료는 첫 강의에 있는 'OT 자료'만 보입니다.
todo 앱에 대해 momo를 적용하기 전에, rendering 상태를 확인하는 것에서, 강의화면상에서, 신규 문자 타이핑시에 전체(app, lists.list, form) 모두 컴포넌트가 랜더링이 되던데요. 저는 lists 컴포넌트만 랜더링이 됩니다. 순차적으로 코드를 계속 따라서 하고 있었는데요. 차이가 뭔지 모르겠습니다. [app.js] [Lists.js] [List.js] [Form.js] ㅇ 새로고침시 디버그 콘솔화면 ㅇ 텍스트 타이핑시 콘솔화면 ㅇ '입력' 버튼 클릭 시 콘솔화면 =>> 모두 Lists 컴포넌트만 랜더링이 표시됨.
얼마전에 위 강의에 대한 질문을 했었고 몇번의 걸친 답을 주시긴 했지만 해결되지 못해서 강사님께 연락을 부탁 드렸고 여튼 연결은 되지 못하였고 인프런 쪽에서는 강의 기간을 따로 주겠다 하셨는데 결론은 아직 아무런 답이나 해결책을 받은게 없습니다. 현재 강의 기간이 끝나 현재 상황을 자세히 보지 못하는 상황이니 제 질문에 해결책이 나왔는지 또 인프런쪽에서 강의기간을 주신다고 했는데 역시나 연락 받은게 없습니다. 답 기다립니다.
