4회 기출 유형(작업형2)까지 수강하였을 때, 제가 이해한 내용은 다음과 같습니다. <모델의 성능을 평가하는 방법> 데이터 분리 (X_tr, X_val, y_tr, y_val) → 모델 학습 & 하이퍼 파라미터 튜닝 → 평가 (f1 score, roc_auc_score 등) 하이퍼 파라미터 튜닝의 값을 조절해가며 평가 점수 확인 데이터 분리 없이, 모델 학습 & 하이퍼 파라미터 튜닝 → 교차검증 (cross_val_score) 이때 질문드립니다. 제가 이해한 대로, 모델의 성능을 평가하는 방법이 위의 2가지가 있는게 맞을까요? 강사님이 영상에서 교차검증을 사용한 이유는 문제에서 평가 방식을 '평가: Macro f1-score'라고 제시해주었기 때문인가요? 혹시 실제 시험 상황에서 평가 방식을 제시해주지 않는다면, 위의 2가지 방법 중 어떤 것을 사용해도 상관이 없는건가요?
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]
section 9 듣다가 피벗테이블 질문있어요 코드 : doc_covid2 = pd.pivot_table(doc_covid, index=['Country_Region'], values=['Confirmed'], aggfunc={'Confirmed': 'sum'}, fill_value=0, margins=True, margins_name='Total' ) 같은 경우 말그대로 doc_covid 에서 피벗테이블을 만드는데 Country_Region 에 대해서 Confirmed 를 더한 값을 컬럼으로 만드는 내용이잖아요 혹시 여기서 열을 추가 하는게 가능한 건가요?? Confirmed의 median 값을 컬럼으로 만드는 열을 추가 하고 싶은데 가능한건지요 ... 라고 질문글을 썼는데 혹시 몰라 그냥 구글에 검색하니까 aggfunc=['sum','median'] 이라 쓰면 됐었네요... 다른 분들에게도 도움 되시라고 그냥 남깁니다.
다른 질문을 보니 www.nate.com 으로 시도해보라하여 했지만 똑같이 되지 않습니다. Caused by: org.codehaus.groovy.control.MultipleCompilationErrorsException: startup failed: General error during conversion: Unsupported class file major version 61 java.lang.IllegalArgumentException: Unsupported class file major version 61 Caused by: org.codehaus.groovy.control.MultipleCompilationErrorsException: startup failed: General error during conversion: Unsupported class file major version 61 java.lang.IllegalArgumentException: Unsupported class file major version 61
합계, 길이, 개수 이런식으로 문제에 명시되지 않고 데이터 수를 구하여라 이런 식으로 적혀있을 때, sum이 사용된 적도 있고 len이 사용된 적도 있는데 sum(), len(), count() 각각 언제 사용되는지 궁금합니다 수치형, 범주형에 따른 사용 가능 여부 차이도 있나요??
안녕하세요, 선생님 시스템 소프트웨어의 개발의 모든 것 강의에 이어서 이번 강의도 정말 잘 보았습니다. 강의 내용과, 강의 소개란에 보면 "둘째, 캐시의 구조를 잘 알면 캐시 히트를 활용한 캐시의 친화적인 코드를 작성 할 수 있습니다. 예를 들어, 자주 사용되는 루틴은 특정 CPU 코어에서만 실행되도록 설계할 수 있습니다." 라는 문구가 잘 이해가 안되어 질문 드립니다. 실무에서 어떤 상황에 캐시 친하적인 코드를 실제로 작성하게 되는지, 자주 사용되는 루틴은 어떤 것이 있고 어떤 업무(?)를 주로 맡았을 때 저런 개발을 하게 되는지 궁금합니다. 가능하시다면 조금 더 구체적인 사례를 선생님께 듣고 싶습니다. 미리 감사드립니다
code: import time, random import data import uiautomator2 as u2 serial = "********" device = u2.connect(serial) device(resourceId="com.instagram.android:id/row_feed_button_like").click() 실행 시 오류 C:\Users\user\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe C:/Users/user/Desktop/pythonProject1/insta/ momobiletest.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\user\Desktop\pythonProject1\insta\momobiletest.py", line 8, in <module> device(resourceId="com.instagram.android:id/row_feed_button_like").click() File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\uiautomator2\_selector.py", line 149, in click self.must_wait(timeout=timeout) File "C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\uiautomator2\_selector.py", line 344, in must_wait raise UiObjectNotFoundError({'code': -32002, 'data': str(self.selector), 'method': 'wait'}) uiautomator2.exceptions.UiObjectNotFoundError: {'code': -32002, 'data': "Selector [resourceId='com.instagram.android:id/row_feed_button_like']", 'method': 'wait'} uiautomator2 버전은 3.0.10 adbutils 버전은 2.6.2 왜 계속 오류가 뜨고 안되는지 모르겠습니다.
혹시나 저처럼 약간 헤매는 분들 계실까 싶어 남깁니다. 스카우트 모니터링 TOOL 설치(2)에서 옵션 추가하는 방법이 Editconfiguration 들어간 다음에 modify options 클릭 하고 나오는 리스트에서 Add VM Options 누르시면 옵션 추가할 수 있는 칸이 하나 나옵니다. 그 곳에 노션에 있는 아래 옵션 추가해주시면 됩니다. -javaagent:/Users/..생략../study/util/scouter/agent.java/scouter.agent.jar -Dscouter.config/Users/jo-eunho/Documents/eunho/study/util/scouter/server/conf/scouter.conf -Dobj_name=demoTomcat --add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED
선생님! iloc같은경우 인덱스값은 그 앞에 까지 뽑기때문에 +1 해주는 범위까지 설정 해 주는것인데, 컬럼 번호 쓸때는 해당 없는거 같네요?! quiz 2번 푸는데 iloc로 메뉴~할인율 까지 할때 범위를 :3으로 하시길래요! 위에 설명할때는 iloc때 범위를 :로 나타낼 때 마지막을 포함하지 않는다고 하셨는데, 인덱스만 포함하지 않는게 맞는거죠?
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
안녕하세요 수업 듣는중 문제 푸는 21번 강의에서 'str' object is not callable 나와서 알려주신대로 코드를 작성했다가, 안되서 강의자료 복사에서 실행해도 error 납니다. 이런 경우에는 왜 이런 버그가 나오나요? 문제를 풀다가 1번도 아니고 여러 문제들이 계속 같은 문구가 나와서 이렇게 문의드립니다. 답변 주시면 감사하겠습니다 수업 21번 - 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
