XGBClassifier 를 사용해서 target을 분류하려고 하는데, 아래와 같은 에러가 나타납니다 : ValueError : Invalid classes inferred from unique values of y . Expected: [0 1 2 3], got [1 2 3 4] LabelEncoder를 사용해서 processing 도 다 했고, LGBMClassifier랑 RandomForestClassifier는 다 잘 돌아가는데 XGBClassifier만 저런 오류가 나타나네요;;; 참고를 위해 지금까지 작성한 코드 하기로 공유 드립니다 : import pandas as pd train=pd.read_csv('train.csv') test=pd.read_csv('test.csv') train=train.drop('ID', axis=1) test_id=test.pop('ID') print(train.shape, test.shape) print(train.head()) print(test.head()) print(train.info()) print(test.info()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) y=train.pop('Segmentation') y=y.astype('object') y=y.astype('category') print(y.info(), y.shape) int_cols=train.select_dtypes(exclude='object').columns train[int_cols].corr() cat_cols=train.select_dtypes(include='object').columns print(train[cat_cols].describe(include='object')) print(test[cat_cols].describe(include='object')) for i in cat_cols: train[i]=train[i].astype('object') test[i]=test[i].astype('object') for i in cat_cols: print(train[i].value_counts()) print(test[i].value_counts()) from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler=RobustScaler() for i in int_cols : train[i]=scaler.fit_transform(train[[i]]) test[i]=scaler.transform(test[[i]]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le=LabelEncoder() for i in cat_cols: train[i]=le.fit_transform(train[i]) test[i]=le.transform(test[i]) print(train.head()) print(test.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val=train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2025) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) y_val=y_val.astype('category') y_tr=y_tr.astype('category') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=2025) rf.fit(X_tr, y_tr) y_pred_rf=rf.predict(X_val) from lightgbm import LGBMClassifier lgbm=LGBMClassifier() lgbm.fit(X_tr, y_tr) y_pred_lgbm=lgbm.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, y_pred_rf, average='weighted')) print(f1_score(y_val, y_pred_lgbm, average='weighted')) from xgboost import XGBClassifier xgb=XGBClassifier() xgb.fit(X_tr, y_tr) y_pred_xgb=xgb.predict(X_val)
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 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] volatile를 통해 메인 메모리에서 값을 바로 확인 하는건데 그러면 메모리는 어떻게 값이 변경 되는 것을 알 수 있는 건가요? 메인 메모리에서 값이 변경이 안되면 volatile을 사용해도 변경 된 걸 알 수 없는거 아닌가요? 제가 너무 깊게 들어간걸까요...ㅜㅜ... 운영체제?를 공부해야 되는 부분일까요??,,
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G:\내 드라이브\인프런 - 스프링 입문 - 김영한\hello-spring>gradlew.bat 이렇게 실행했는데 아래와 같은 에러가 뜨는데 어떻게 해야 하나요? ERROR: JAVA_HOME is not set and no 'java' command could be found in your PATH. Please set the JAVA_HOME variable in your environment to match the location of your Java installation.
모두를 위한 파이썬 : 필수 문법 배우기 Feat. 오픈소스 패키지 배포 (Inflearn Original)
_ 를 변수에 사용하는데 있어 질문이 있습니다. 'Property(1) - Underscore' 강의에서 _가 하나를 사용할때는 PROTECTED 변수로, 상속받는 하위 클래스에 이용한다고 하셨습니다. 강사님의 다른 Python 강의에서 (정확히 어느 강의 인지는 기억이 안나네요) 가 붙은 변수를 클래스 변수로 사용하셨거든요. 혹시 두 의미가 상충되는것일까요 아니면 를 하나 사용할때는 두가지 경우 모두 사용가능할까요?
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[질문 내용] Mockito is currently self-attaching to enable the inline-mock-maker. This will no longer work in future releases of the JDK. Please add Mockito as an agent to your build what is described in Mockito's documentation: https://javadoc.io/doc/org.mockito/mockito-core/latest/org/mockito/Mockito.html#0.3 WARNING: A Java agent has been loaded dynamically (C:\Users\jaejin\.gradle\caches\modules-2\files-2.1\net.bytebuddy\byte-buddy-agent\1.15.11\a38b16385e867f59a641330f0362ebe742788ed8\byte-buddy-agent-1.15.11.jar) WARNING: If a serviceability tool is in use, please run with -XX:+EnableDynamicAgentLoading to hide this warning WARNING: If a serviceability tool is not in use, please run with -Djdk.instrument.traceUsage for more information WARNING: Dynamic loading of agents will be disallowed by default in a future release 테스트는 통과를 했는데 위와같은 경고문이 나오네요 어떤 의미인지 잘 모르겠습니다. 신경 쓰지않고 계속 진행해도 되는건가요?
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[오타 제보] 대상 강의록 : 13. 스레드 풀과 Executor 프레임워크2.pdf 위치 : p.49 대상 문단 : 밑에서 3번째 "그래서 일반적인 상황이라면 ~ ..." 수정 전(1) : 한번에 처리할 수 있는 수를 제안하고 안정적으로 처리하고 싶다면 ... 수정 후(1) : 한번에 처리할 수 있는 수를 제한하고 안정적으로 처리하고 싶다면 ... -- 수정 전(2) : 그러다가 일반적인 상황을 벋어날 정도로 ~ ... 수정 후(2) : 그러다가 일반적인 상황을 벗어날 정도로 ~ ... 이번 강의도 잘 들었습니다. 양질의 강의 제공에 감사드립니다! 저랑 너무 잘 맞는 강의스타일 입니다.
안녕하세요 쿠케님 좋은 강의 감사합니다. 레디스와 관련되어 궁금한 점이 있어 여쭙고자 합니다. 현재 사내에서는 레디스를 사용 중이 아닌데 최근 JWT 기반의 인증 인가를 주니어들끼리 도입해서 이에 따른 토큰 관리 저장소로 레디스 도입을 제안 했는데요. 레디스를 이미 사용하는 환경에서 레디스를 직접 EC2에 설치해서 사용하는지 아니면 엘라스틱 캐시와 같은 클라우드 서비스에서 제공하는 것을 사용하는지 궁금합니다. 레디스와 관련되어서 몇 가지 기술 토론을 본 적이 있는데 레디스를 굳이 클러스터링 해야하나? 레디스가 단순한 이론서에서 설명하는 것 만큼 레디스 한 대가 금방 뻗을 만큼 취약하지 않다는 입장도 보았는데... 레디스 도입에 따른 클러스터링은 필수적인가요?
안녕하세요 강사님! 강사님의 강의를 듣고 현재 yolo를 이용해 간단한 프로젝트를 하나 진행해보려고 하는데 몇가지 질문 사항이 생겨 글을 적습니다. 전체적인 프로젝트 개요는 식물앞에 카메라를 두고 식물에 해충 및 질병 발생을 detect하는 모델을 만드려고 합니다. 이때 카메라에 라즈베리파이 같은 소형 컴퓨터를 달아 모델을 운용하려는 계획이라 yolo의 높은 버전보다 yolo v5 간소화 버전들을 사용해야 겠다고 결정했는데 괜찮은 선택인지 궁금합니다. 해충과 식물의 질병 부위 이미지 데이터셋으로 모델을 학습 시키려고 하는데 이때 coco dataset으로 pretrained된 모델을 사용해야 하는지 아니면 모델 구성부터 새로 한 후 원하는 해충/질병 이미지만 학습 시켜야 하는건지 궁금합니다. 감사합니다!!
학습중 궁금한 것은 언제든 문의 하세요. 질문을 최대한 자세히 남겨주시면 반드시 답변 드리도록 하겠습니다. 추가로 알고 싶은 내용도 요청해주시면 강의 자료를 업데이트 해서 제공할 예정입니다. 해당 강의에서 http요청은 mq를 사용하게 되는데 채팅의 경우 스프링의 기본 내장브로커를 사용하게 되는 것이 아닌가요?
- 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. 위험도가 높은 환자 순서로 우선순위 큐를 만들었습니다. 정답으로 찾아야 하는 환자의 위치의 번호를 이동해가면서 현재 치료 받는 환자가 찾아야 하는 환자인지를 체크 했고요. 우선순위 큐에서 poll한 값을 통해서 현재 대기하고 있는 환자가 현재 치료를 받아도 되는지(우선순위가 가장 높은지)를 체크 했습니다. public int solution(int[] input1, int m) { Queue<Integer> q = new LinkedList<>(); Queue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder()); int seq = m; for (int i : input1) { q.offer(i); pq.offer(i); } int cnt = 0; while (true) { Integer poll = q.poll(); seq--; if (Objects.equals(pq.peek(), poll)) { cnt++; if (seq == -1) { break; } pq.poll(); } else { q.offer(poll); if (seq == -1) { seq = q.size() - 1; } } } return cnt; }
