안녕하세요, Redis Pub/Sub 수강 중 위와 같이 메시지 브로커에 문제가 있는 것 같은데, 백엔드 지식이 부족해서 정확히 어떤 부분에서부터 원인을 찾아야할지 모르겠습니다. 서버/컨테이너 재시작 해봤는데 동일한 걸로 봐서 다른 문제인 것 같아서 도움 요청드립니다. https://github.com/wozlsla/fastapi-async/blob/prac/src/shared/message_broker.py
# sort_values를 통해 눈으로 확인한 후 print문으로 정답을 도출해도 될까요? a=pd.to_datetime(df['출동시간']) b=pd.to_datetime(df['도착시간']) df['seconds']=(b-a).dt.seconds df.groupby('소방서')['seconds'].mean().sort_values(ascending=False) print(round(4839.533333/60))
ValueError : The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: Feature names seen at fit time, yet now missing: 원핫인코딩 후 타겟 설정후 한가지 방식으로 풀기와 동일하게 진행했는데 pred = model . predict ( test ) 위와 같은 문제가 발생되는데 이유가 무엇일가요? 실제시험때는 문제없었거든요 원인 및 답변 방안 문의드립니다 train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) from sklearn.model_selection import train_test_split target=train.pop( 'TotalCharges' ) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train,target,test_size= 0.2 ,random_state= 0 ) print (X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model=RandomForestRegressor(random_state= 0 ) model.fit (X_tr,y_tr)
안녕하세요 선생님, 회귀분석 ols(종속변수~독립변수, data=df).fit() 위 코드에서 fit()은 반드시 넣어줘야 하는 부분인가요? 머신러닝이 아닌 회귀분석을 실시할 때 학습(fit)을 시키는 것이 생소하기도 하고... R과 코드가 유사하다고 하셨는데 R에서는 fit()을 사용하지 않았던 것 같아서 조금 헷갈립니다. 챗gpt에 물어보니 fit()을 호출하지 않으면 회귀모델을 정의만 할 뿐 실제 계산이나 검정이 되지 않는다고 설명하던데.. 그럼 여기에서는 fit을 '학습'보다는 '분석'이라고 이해해도 될까요? 분산분석 사후검정(투키와 본페로니)은 df_melt(데이터 재구조화)에서만 작동하나요? 아래와 같이 df['A'] 등 집단을 쭉 입력하면 안되는 것 같아서요 tukey_result = pairwise_tukeyhsd(df['A'], df['B'], df['C'], df['D'], alpha=0.05)
선생님, 수업 잘 들었습니다. 퇴근 후에 아무래도 시간이 많지는 않아서 조금 더 간단하게 풀이할 수 있게 준비를 하고 싶은데 피처 엔지니어링을 할 때 항상 아래 두 가지 방법을 동시에 사용해서 수치형과 범주형 컬럼들을 동시에 사용해도 문제가 없을까요? 수치형 : 스케일링 범주형 : 인코딩
용량(x)이 13이고 병에 들어있는 용량(arr[e])이 13일 때, 즉 arr[e] == x: 일 때 cnt += 1 하고 e 부분만 빼기 1을 해주는 부분에서 이해가 되지 않았습니다. 문제에서 "두 개를 반납해야 새로운 용량을 준다고 했는데" 선생님께서는 최대용량(13)일 때 하나만 반납했기 때문에 이해가 잘안되네요.. 이 부분 한번 설명 해주실 수 있으실까요?
cols =['neighbourhood_group','neighbourhood','room_type'] # 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]) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train[cols] --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-89-9aca98e66a02> in <cell line: 14>() 12 test = pd.get_dummies(test) 13 ---> 14 train[cols] 2 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in _raise_if_missing(self, key, indexer, axis_name) 6247 if nmissing: 6248 if nmissing == len(indexer): -> 6249 raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") 6250 6251 not_found = list(ensure_index(key)[missing_mask.nonzero()[0]].unique()) KeyError: "None of [Index(['neighbourhood_group', 'neighbourhood', 'room_type'], dtype='object')] are in the [columns]"