df.groupby(['city','f2']).sum().reset_index() 이 코드문을 작성했을떼 id, f3과 같은 문자열 데이터도 같이 들어가서 선생님께서 하신 코드와 다르게 나옵니다. 그래서 따로 숫자형 데이터만 묶어서 그룹을 만든 다음 해결을 하긴 했는데, 선생님과 똑같이 했을땐 왜 같게 안나오는건지, 버젼이 바뀐건지 궁금해 여쭤봅니다
안녕하세요, 독립표본검정 시 정규성을 만족하나 등분산성을 만족하지 않는 경우 equal_var = False라는 파라미터를 추가한다고 가르쳐주셨는데요, 분산분석에서도 정규성은 만족하였으나 등분산성을 만족하지 않는 경우 추가해야 하는 조건이 있는지 문의드립니다. 학습에서 정규성을 만족하지 않을 경우 kruskal-wallis 비모수검정을 활용한다고 말씀해주셨는데, 등분산성을 만족하지 않는 경우는 설명이 되지 않은 듯 해서요.
서버 배포후 제공해주는 쿠키의 domain이, .naver.com이고, 만약 로컬호스트로 개발 할 경우 localhost의 도메인을 갖게되어, 둘의 도메인이 달라, 쿠키가 담기지 않는 경우가 발생합니다. 모든 통신 요청을 서버와 직접 진행 할 경우, .naver.com의 쿠키로, 모든것이 공유가 가능하니, 정상적으로 접근이 가능한 것 같은데 이제 간혹, 라우트 핸들러나, 미들웨어를 거쳐서, 통신 할 경우 도메인이 localhost가 되어, 401 에러가 발생하게 됩니다!! 이를 해결하기 위해, 로컬에서 두개의 서버를 띄워서 테스트하는 방법말고, 보통 실무나, 현업에서는 배포된 쿠키 로그인 방식을 활용할 떄, 어떻게 Next.js에서 환경 구성을 하는지, 로컬호스트가 아닌, 다른 도메인으로 띄울 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다.
안녕하세요? 선생님. 모델 평가 시에, 랜덤포레스트/레이블인코딩/원핫인코딩을 모두 돌려보시더라고요.. 실제 시험에서도 이렇게 진행을 해서 최적의 값을 찾는지, 아니면 유사하다면 하나로 암기해서 시험을 치뤄도 되는지 문의드리고 싶습니다. 정확도가 얼마 이상 나오는 모델이라는 기준이 따로 없어 궁금합니다 😄
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 케글 https://www.kaggle.com/code/agileteam/t3-regression-py 이 주소의 문제 1번에서 회귀계수 중 가장 큰 값을 구하라고 하였는데, 상수항도 포함인가요?
revalidateTag를 사용하더라도 결국 Review page가 모두 리렌더링 되는 것으로 보입니다. 이는 자연스러운 동작일까요? 그렇다면,ReviewDetail에서 사용하고 있는 API (책 상세 정보 가져오기)는 굳이 호출될 필요가 없는데 추가 호출이 되는 것 아닐까요? 이런 상황에서 revalidateTag를 사용하는 게 좋은 방법이 맞는지 궁금합니다!
안녕하세요 선생님, 새소식에 이제 sum 사용시 numeric_only=True 작성이 필요하다고 했는데 sum을 사용하는 모든 항목에서 아래와 같이 사용하면 되는건가요? sum(numeric_only=True) 간단하게 합계를 구할때도 .sum(numeric_only=True)로 작성을 해야하나요?
2-5. 문서의 필드목록 및 필드 값 취득하기 강의 중 아래의 내용과 관련입니다. 이후 과정들은 배우고 익히는 데 시간이 많이 걸리지만, 그리 효용성이 높지 않은, 비교적 특이한 케이스에 사용되는 코드들이기 때문입니다. 그래서, 여기까지 읽기를 마치고 여러분의 업무를 하나씩 자동화해보시다가 한/글 누름틀과 셀필드로는 해결되지 않는 문제를 만나셨을 때 다시 찾아오셔서 이후 과정을 이어 읽어주시기를 권장드립니다. 라고 말씀하셨는데요. 즉, 정주행 독파 보다는 발췌독을 통한 학습을 권장하시는데.. 제가 궁금한 점은 이렇게 발췌독이 가능한가가 궁금합니다. 무슨 말이냐면, 2-5 강의까지 오는데만도 저로서는 상당히 어려웠습니다. 이해 안되는 것들을 여러 번 다시 보면서 고민해 보니 지금은 그래도 1-1 ~ 2-5 강의 까지의 내용은 어느정도 이해할 수 있게는 된 거 같습니다. 막혔던 부분이 그 이후의 강의 내용을 통해 해소되는 것도 여러 번 있었던 거 같습니다. (순차적으로 들어도 이해될 수 있는 순서로 강의 내용이 배치된다면 더욱 좋을 거 같다는 의견을 조심스레 드려 봅니다.) 아무튼 어떤 것을 이해해야 그 보다 더 복잡한 것을 이해할 수 있고 이런 식의 느낌을 받는데요. 더 어려운 기법까지 배워보고는 싶은데.. 제 수준에서는 발췌독으로 필요한 부분만 찾아서 듣는 것 만으로 이해가 가능할지 모르겠어서요. 여기서 강의해 주신 더 어려운 기법을 배우고자 하는 코딩 초심자에게도 정주행 보다도 발췌독을 권장하실까요? 두서 없는 질문이지만, 배움의 욕심은 많고 실력은 부족한 초심자에게 일코님은 어떤 조언을 주실지 들어보고 싶습니다. 거북이 같이 왔지만 2-5까지 오고 또 그 과정의 코드들이 실행되는 경험을 한 게 정말 즐거웠고 감사드립니다. 오래 걸리겠지만 실력을 더 높이고 싶습니다!
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)