안녕하세요? 그랩선생님, 수고가 많으십니다. 다름이 아니라 강의 [컴포넌트 사용하기] 강의를 진행하던 중 2가지 에러가 발생하여 질문을 하게 되었습니다. 첫번째 에러는 아래 사진으로 첨부합니다. 첫번째 에러 사진의 크롬 브라우저 제목은 listing directory / 라고 뜹니다. 그다음에 src디렉토리에 가서 App.js를 열면 첨부사진 처럼 입력된 소스화일 내용이 아래와 같이 뜨는데 어떻게 해야 크롬 브라우저로 로고까지 뜨게 되나요? 그리고 두번째 에러는 실제 소스 파일 폴더에 가서 App.js 파일을 선택 후 엔터(실행)하니 아래 사진과 같은 에러가 발생하였습니다. --> 이 두가지 에러를 어떻게 하면 해결 할 수 있는지 상세한 설명과 자세한 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
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?
