따라하며 배우는 노드, 리액트 시리즈 - 레딧 사이트 만들기(NextJS)(Pages Router)
import {Router, Request, Response} from "express"; import {User} from "../entities/User"; import { validate, Validate } from "class-validator"; const register = async (req: Request, res: Response) => { const {email, username, password} = req.body; try{ let errors: any = {}; //이메일/유저이름 단일성 확인 const emailUser = await User.findOneBy({email}); const usernameUser = await User.findOneBy({username}); //이미 있으면 erros 객체에 넣음 if(emailUser) errors.email = "이미 해당 이메일 주소가 사용되었습니다." if(usernameUser) errors.username = "이미 사용자 이름이 사용되었습니다." //에러가 있으면 return으로 에러를 response 보내줌 if(Object.keys(errors).length > 0){ return res.status(400).json(errors) } const user = new User(); user.email = email; user.username = username; user.password = password; //엔터티에 정해 놓은 조건으로 user 데이터 유호성 검사를 해줌 errors = await validate(user); //유저 정보를 user table에 저장 await user.save() return res.json(user); } catch(error){ console.error(error); return res.status(500).json({error}) } } const router = Router(); router.post("/register", register); export default router 맨 위 코드(auth.ts)에서 사진과 같이 overload 에러가 뜹니다. 유저이름/이메일 중복 및 에러 처리하는 코드 중 return으로 응답을 반환하는 중 타입이 맞지 않아서 생기는 오류 같은데 어떻게 해결할 수 있을까요??
위의 코드를 그대로 입력하고 baseline 코드까지 문제가 없다가 label에서 다음과 같은 에러가 발생했습니다. KeyError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item() KeyError: 'Gender' The above exception was the direct cause of the following exception: 아래는 입력한 코드입니다. 어떤 부분이 문제일까요? ㅠㅠ #label from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) train[cols].head()
안녕하세요. dir 이나 __all 관련해서,,, print(sklearn.__all__) 은 알겠는데요. 그 다음,,, from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 여기서,, randaomforestclassifier 이게 생각이 나지 않을때 이걸 찾을 수 있는 방법은 없는지요?
안녕하세요, 작업형3을 공부하던 중 궁금한 점이 생겨 문의드립니다. 어떤 상황에서 T검정, 카이제곱 검정, 회귀분석, 분산분석(ANOVA)를 수행하는건지 명확히 분류가 잘 안 되는데 위와 같이 T검정, 카이제곱 검정, 회귀분석, 분산분석 중 어떤 것을 수행할지는 문제에서 주어지는 사항일까요? 감사합니다!
train = pd.read_csv('/kaggle/input/working8-2/churn_train.csv') test = pd.read_csv('/kaggle/input/working8-2/churn_test.csv') target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022) from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=2022, max_depth=7, n_estimators=600) rf.fit(X_tr,y_tr) pred = rf.predict(X_val) answer = rf.predict(test) rf.predict(X_val)까지는 잘 예측이 되어, 866.4986350062683의 값을 얻었습니다. 그리하여 마지막으로 본 test파일을 예측하여 제출하려고 하는데, 계속해서 오류가 발생하네요 ㅠㅠㅠ 아래는 에러 코드입니다. ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[97], line 14 12 rf.fit(X_tr,y_tr) 13 pred = rf.predict(X_val) ---> 14 answer = rf.predict(test) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:981, in ForestRegressor.predict(self, X) 979 check_is_fitted(self) 980 # Check data --> 981 X = self._validate_X_predict(X) 983 # Assign chunk of trees to jobs 984 n_jobs, _, _ = _partition_estimators(self.n_estimators, self.n_jobs) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py:602, in BaseForest._validate_X_predict(self, X) 599 """ 600 Validate X whenever one tries to predict, apply, predict_proba.""" 601 check_is_fitted(self) --> 602 X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", reset=False) 603 if issparse(X) and (X.indices.dtype != np.intc or X.indptr.dtype != np.intc): 604 raise ValueError("No support for np.int64 index based sparse matrices") File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:548, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 483 def _validate_data( 484 self, 485 X="no_validation", (...) 489 **check_params, 490 ): 491 """Validate input data and set or check the `n_features_in_` attribute. 492 493 Parameters (...) 546 validated. 547 """ --> 548 self._check_feature_names(X, reset=reset) 550 if y is None and self._get_tags()["requires_y"]: 551 raise ValueError( 552 f"This {self.__class__.__name__} estimator " 553 "requires y to be passed, but the target y is None." 554 ) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/base.py:481, in BaseEstimator._check_feature_names(self, X, reset) 476 if not missing_names and not unexpected_names: 477 message += ( 478 "Feature names must be in the same order as they were in fit.\n" 479 ) --> 481 raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - customerID_CUST0001 - customerID_CUST0002 - customerID_CUST0006 - customerID_CUST0007 - customerID_CUST0008 - ... Feature names seen at fit time, yet now missing: - customerID_CUST0000 - customerID_CUST0003 - customerID_CUST0004 - customerID_CUST0005 - customerID_CUST0009 - ...
>> views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 총 합을 정수형으로 출력하시오<< 이 문제를 풀이할 때, 강사님이 말씀해주신 것처럼 문제를 풀었는데 답 밑에 이런 문구들이 표기됩니다. 133 <ipython-input-34-9be3d2c84afd>:11: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('silver',1).replace('gold',2).replace('vip',3) 이렇게 표기되어도 정답 인정은 되는 것인지 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! 열심히 한강의씩 듣고있는 수강생입니다. 항상 너무 자세히 설명도 너무 잘 해주셔서 감사합니다. 일원분산분석 수강중 melt를 진행하고 이렇게 나온것까지는 이해가 됐습니다! 혹시 분산분석테이블에서 ols를 할 때 종속, 독립을 넣어야하는데 어떻게 구분해야할지가 문득 궁금해져서 질문을 남기게 되었습니다..! 보통은 맨 우측에있는 부분을 종속변수로 알면 될까요?
#text= text.replace("파이썬", "머신러닝").replace("분석기사", "분석을 위한") 에서 여러단어 변경 시 유의사항으로 앞에서 부터 실행돼서 파이썬부터 머신러닝으로 바꿔야 한다고 말씀하셨는데 앞에서 부터 실행되면 분석기사부터 바꿔야되는 거 아닌가요? 왜냐면 text = 빅데이터 분석기사 파이썬 공부 순이라서. 앞에서 부터 실행된다는게 분석기사부터 바뀌는게 아닌가 하는 생각이 들어서 여쭤봅니다. #text= text.replace("분석기사", "분석을 위한").replace("파이썬", "머신러닝") 으로 바꿔서 실행해보니 '빅데이터 분석을 위한 머신러닝 공부' 라는 값이 도출됩니다.
안녕하세요. 강사님! 먼저 좋은 강의 감사합니다. PC버전과 모바일 버전을 번갈아 가면서 강의 도중에 수정하시는데 저는 모바일 버전을 수정하고 오면 PC버전 레이아웃이 변경되어있습니다. 예를 들면 모바일 버전에서 Wordpress Menu로 바꾸고 Navigation Menu를 삭제하면 PC버전에도 삭제가 되어있습니다. 서로 따로따로 관리하고 꾸미고 싶은데 어떻게 설정해야할까요?
1987번 제 풀이가 선생님의 리스트 풀이와 비슷하다고 생각해서 제출을 해봤는데 시간 초과가 나는 것 같습니다. 이상하다고 생각해서 선생님께서 작성해주신 예시코드도 복붙해봤는데 똑같이 시간 초과가 나는 것 같아서요... 혹시 뭐가 문제일까요? 컴퓨터마다 시간이 달라서 그런걸까요?
안녕하세요 선생님. 백준 3085번 풀이2와 제 풀이가 비슷한 것 같은데 제 풀이는 틀린 것으로 나오는데 어떤 부분이 잘못됐는지 잘 모르겠습니다. 제가 어떤 부분을 놓치고 있는지 알려주시면 감사하겠습니다! import sys from itertools import combinations def input(): return sys.stdin.readline().rstrip() def get_max(i,j): global data, n ser1 = data[i] ser2 = [data[k][j] for k in range(n)] return max(count_max(ser1), count_max(ser2)) def count_max(ser): count = 0 bef = '.' for idx in range(len(ser)): if bef != ser[idx]: count = 1 else: count += 1 bef = ser[idx] return count n = int(input()) data = [] for _ in range(n): data.append(list(input())) dx = [0,1,-1,0] dy = [1,0,0,-1] cur_max = 0 for i in range(n): for j in range(n): if i == j: cur_max = max(cur_max, get_max(i, j)) for di, dj in zip(dx,dy): ni = i + di nj = j + dj if not ((0 <= ni < n) & (0 <= nj < n)): continue if (data[ni][nj] == data[i][j]): continue data[i][j], data[ni][nj] = data[ni][nj], data[i][j] cur_max = max(cur_max, get_max(i, j)) data[i][j], data[ni][nj] = data[ni][nj], data[i][j] print(cur_max)
