pred 컬럼 명이 0또는1이 아니라 문자일 때 컬럼을 선택해주기 위해서 pos_label을 사용해준다고 하셨는데 모든 평가지표에서 pos_label을 사용해야 하는지와 pos_label을 써서 컬럼을 선택해줬는데, 실제 값을 예측할 때 {'pred':pred[:,1]}을 해주는게 맞는지 궁금합니다 이미 한 컬럼이 선택됐는데 범위를 지정할 경우 이상이 없을까요?

pop 이용하지않고 제가 쓴 것처럼 저런 코드로 target 지정하면 추후에 어디에 문제가 발생할까요?import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") #분류문제이고 랜덤으로 할것이다. #전처리 필요없음 (결측치없음) #basic 수치형데이터만 활용 train.info() target=train['Segmentation'] train=train[['Age','Work_Experience','Family_Size']] test=test[['Age','Work_Experience','Family_Size']] from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model=RandomForestClassifier() model.fit(train,target) pred=model.predict(test) pred

영상이 보이지 않습니다.다른 강의 영상은 잘 보입니다.

values-custom.yaml내용중에    storageSpec:      volumeClaimTemplate:        spec:          #storageClassName: "storageClassName"          accessModes: ["ReadWriteOnce"]          resources:            requests:              storage: 1Gi          selector:            matchLabels:              app.kubernetes.io/name: prometheus-volume근데 만약 파드를 늘리게 되면 이 스펙에 PVC가 또 만들어지는 거기 때문에 물론 PV를하나 더 수동으로 만들면 연결은 되겠지만 관리적으로 좋지가 않아서 테스트 환경에서 불가피할때만 이렇게 사용을 하시는 게 좋아요 라고 하신부분이 이전 설명에서 말한 prometheus 는 statefulset이라 데이타 공유를 하면 단일서버용으로 만들어진 시스템이라 데이터충돌이 난다고 말씀하셨던 그 부분을 말하는 내용입니까?

[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]예제에서 요청 헤더를 파싱할때 ":" 문자를 기준으로 split 하는데요,이럴때 헤더 라인 중Host: localhost:12345여기서 value 부분에도 ":" 문자가 있어서 ["Host", "localhost", "12345"]배열로 split되고 파싱 과정에서 마지막 "12345" 부분이 소실되는데 문제가 없을까요?

강의에서는final storage = ref.read(secureStorageProvider);이 코드를 checkToken과 deleteToken에서 불러 사용하고 있는데 여러번 부르는 것이 싫다면class _SplashScreenState extends ConsumerState<SplashScreen> { late final storage = ref.read(secureStorageProvider); @override void initState() { super.initState(); //토큰 검사 checkToken(); // deleteToken(); }또는class _SplashScreenState extends ConsumerState<SplashScreen> { late final FlutterSecureStorage storage; @override void initState() { super.initState(); storage = ref.read(secureStorageProvider); //토큰 검사 checkToken(); // deleteToken(); }으로 한번만 불러서 storage를 바로 사용해도 될까요? 이렇게 사용해도 버그나 라이프사이클에 문제가 있을지 궁금합니다.강의 잘 듣고 있습니다!! 감사합니다.

유형2의 문제인데요. 생성자가 있는지 없는지 판단하는걸 어떻게 하는거죠?class가 있으면 생성자가 있는 거 아닌가요 ㅠ?

import BookItem from "@/app/components/book-item"; import BookListSkeleton from "@/app/components/skeleton/book-list-skeleton"; import { fetchSearchBooks } from "@/app/lib/fetch-search-books"; import { Suspense } from "react"; // export const dynamic = "force-dynamic"; // 특정 페이지 유형을 강제로 설정하는 dynamic 세그먼트 옵션 // 1. auto - 아무것도 강제하지 않는 옵션, 기본형 // 2. force-dynamic - dynamic 페이지를 강제하는 옵션 // 3. force-static - static 페이지를 강제하는 옵션 // 4. error - static 페이지를 강제하지만 이로 인해 오류가 발생할 것으로 예상되면 빌드과정에서 오류를 발생하는 옵션 async function SearchResult({ q }: { q: string }) { const searchBooks = await fetchSearchBooks(q); return ( <> {searchBooks.map((book) => { return <BookItem key={book.id} {...book} />; })} </> ); } export default async function Page({ searchParams, }: { searchParams: { q?: string }; }) { return ( <Suspense fallback={<BookListSkeleton count={3} />}> <SearchResult q={searchParams.q || ""} /> </Suspense> ); } 스켈레톤 UI를 적용하고 있는데 속도를 3g로 하고 새로고침을 해도 Suspence가 작동하지 않고 페이지가 랜더링 됩니다.그리고 터미널에서 이런 에러가 발생하고 있습니다.Error: Route "/search" used `searchParams.q`. `searchParams` should be awaited before using its properties. Learn more: https://nextjs.org/docs/messages/sync-dynamic-apis at Page (src/app/(with-searchbar)/search/page.tsx:31:37) 29 | return ( 30 | <Suspense fallback={<BookListSkeleton count={3} />}> > 31 | <SearchResult q={searchParams.q || ""} /> | ^ 32 | </Suspense> 33 | ); 34 | } GET /search?q=%ED%95%9C 200 in 47msSearchResult가 서버 컴포넌트로 만들어져 있어서 서버에서 이미 만들어 가져오기 때문에 fallback이 적용되지 않는건가요? SearchResult를 클라이언트 컴포넌트로 바꿔야지 해결되는 문제인가요?

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 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)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]@ManyToMany는 조인 테이블에 단순히 연결 정보 외 다른 데이터를 추가하기 어렵다고 하셨는데 왜 어려운지... 궁금합니다.

8회 기출유형 작업형3 문제 1-1 "0.05 이상"이면은 >=로 찾아야 하는게 아닌가요? 영상에서는 >로 작성하셔서 문의드립니다

안녕하세요. <라우팅 편집> 에서 경로 설명해주시는 부분에서 궁금한 점이 있습니다. 10.0.0.0/16 -> local vpc 내부에서 10.0.0.0/16 으로 보내는 트래픽은 local 로 보낸다. (private ip 를 활용해서 내부에서만 통신해라)-> 위의 말이 이해가 잘 안됩니다. 예시를 들어주실 수 있나요? 10.0.0.0/16 가 어차피 vpc 전체를 의미하는건데 "보낸다"는 의미를 잘 모르겠습니다. 그냥 말 그대로 내부에서 서로 보내는 것들은 내부 ip 안에서 놀아라~ 이런 의미라고 이해하면 될까요? 감사합니다. 

3사분위수와 1사분위수의 차를 구하는 문제에서결측값이 있는 컬럼들의 결측값을 제거한 후에 즉 전처리를 한후에 답을 구하면 안되는거죠? 

안녕하세요. 우선 강의 잘 듣고 있습니다.Next.js 에서 Zustand를 사용할때는 create대신 createStore로 개별 생성하여 RQ와 같이 Provider로 사용하는 것을 공식문서에서도 권장하고 있는 것으로 이해하고 있습니다만 provider없이 create()를 통해 사용하신 이유가 궁금합니다.1. SSR없이 완전한 client component로 분리하여 이슈가 없을 것이라 판단하신것인지2. client component에서만 사용하게되면 모듈 레벨에서 캐싱되기때문에 (next에서 SSR/hydrating이 필요한 store를 생성하는 것이 아니라면) 매번 store를 생성하지 않는것인지답변주시면 감사하겠습니다!

피그마는 도대체 어떻게 해야되는거요

import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 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.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(n_estimators=800,max_depth=9,random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) pred=model.predict_proba(test) print(test.shape) print(pred.shape) submit= pd.DataFrame({ "index":test.index, "pred" :pred[:,1] }) submit.to_csv("9999.csv",index=False) y_test=pd.read_csv("y_test.csv") roc_auc_score(y_test,pred)

궁금한 내용"NextJS에서 클라이언트 컴포넌트도 SSR을 수행하는데, 상호작용이 불가능한 정도의 SSR을 수행하여 리액트 트리를 구성하여 HTML을 만들고, HTML과 함께 클라이언트에 자바스크립트 번들 형태(하이드레이션 용도)로 전달된다." 라고 알고 있는데 맞는 말일까요? 그렇다면, '첫 페이지 로드 시'에만 1번과 같이 동작하고 첫 페이지가 아닌 '다른 페이지'에 들어갈 땐 CSR처럼(JS번들을 클라이언트에게 전달하여 브라우저 단에서 리액트 생명주기 시작) 동작한다면, 강의 중 나온 SearchBar 컴포넌트는 빌드 단계에 렌더링되는 컴포넌트 안에 있다하더라도 CSR될 것인데 Suspense로 래핑하여 클라이언트 단에서 렌더링이 되게끔 강제할 필요가 없지 않나요? 클라이언트 컴포넌트로 선언된 페이지 컴포넌트(create 페이지)가 next/link를 통해 프리패칭된 것을 네트워크 탭을 통해 확인했습니다. 다만, 클라이언트 페이지 컴포넌트 임에도 RSC Playload로 가져온 것을 확인했는데, 이것은 왜 그런 걸까요?  첫 페이지 로드 이후 페이지 이동 시에 CSR로 동작한다하더라도 진입하는 페이지의 RSC Payload와 JS번들은 주기적으로 서버로부터 가져와야하지 않나요? 아래의 그림에는 JS 실행 전에 서버로부터 가져오는 단계가 보이지 않는데 프리 패칭 과정이 생략된 걸까요? 

혼자 드디어 처음으로 외워서 작성해본 2유형코드입니다~ 평가점수가 저정도 나오는데 아무래도 수치형을 스케일링하지않아서 일까요? 아니면 원핫인코딩이 더 적절한거였을까요?아니면 저정도 점수여도 안전한 구역일까요?import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") print(train.shape) print(test.shape) train.info() cols=train.select_dtypes(include="O").columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop("TravelInsurance") #데이터분할하기 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.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr,y_tr) pred=model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #0.7486363636363635

 Pod를 두개로 늘리려면 PV만 수동으로 하나더  만들면되긴 하는데 그렇게 하면 두 Prometheus가 결국 한볼륨을 바라보게 된다. 그럼 문제가 된다.?prometheus는 단일 서버용으로 만들어진 시스템이다.이부분에서StatefulSet인 파드를 두개로 만들었으면 그리고 PV를 수동으로 하나더 만들엇으면 어차피 storageclass라서 동적으로 pvc도 하나더 만들어지고 각각의 파드가 pod -pvc -pv구조로 연결되는거 아닌가요? 왜 결국 한 한볼륨을 결국 바라보게된다는게 이해가 안갑니다. statefuleset pod마다 각각의 고유 pvc를 사용하는거 아닌가요?

당연히 구글링 해보셨져? 원하는 결과를 못찾으셨나요? 어떤 검색어를 입력했는지 알려주세문제가 발생한 코드(프로젝트)를 Github에 올리시고 링크를 알려주세요.현업에서 도커를 사용해 개발해오지는 않았어서 강의를 듣다가 의문이 들어서 문의 남김니다다른 강의를 봤을때는 nginx, db, jar를 각각 만들어서 이미지들을 각각 격리하여 사용하고 상황에 따라 추가 생성하여 사용한다고 본거 같은데요 그렇게 사용하는데는 각각의 영역을 독립적으로 관리하기 위해서 한다고 봤구요하나의 서버에서 직접 nginx+mysql+jar 설정등을 직접 하다가 도커 설정을 따로 이미지 만들어서 작업한다고 봤을때는 생소하기도 했습니다근런데 강사님은 한꺼번에 한다고 말씀하시니 좀 헷갈리긴 하네요 현업에서는 주로 어떻게 쓰는건가요 ?

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 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)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]이 경우 Locker를 주테이블로 삶아서Member에 있는 Locker locker;를 삭제하고Locker에 Member member;를 추가하면 해결 되는게 맞을까요?!많이 헷갈리네요... 개념이 헷갈리지 않기 위해서는 몇 챕터를 다시 보면 좋을까요?!