강의를 보면서 따라하고 있는데, 2가지 문제점이 있습니다. 우선 첫번째는 아래처럼, 환경 변수 관련 경고가 뜬다는 것입니다. 두번째로는 강의에서는 파이참으로 진행하셨는데, 저는 vs 코드로 진행하여서 sqltools를 다운받아, 드라이브 설치후 진행하였는데 mysql은 잘 연동되었는 postgresql은 연동이 안되더라고요. 앞선 환경변수 문제와 관련이 있는것인지 아니라면 어떻게 해결해야하는것인지 궁금합니다. 오류 코드 docker-compose up -d WARN[0000] The "g" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "z" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "gl8f5tn_" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "g" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "z" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "gl8f5tn_" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "g" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "z" variable is not set. Defaulting to a blank string. WARN[0000] The "gl8f5tn_" variable is not set. Defaulting to a blank string. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
강사님. 완벽히 준비하지 못했지만 월요일에 시험 치르고 왔습니다.ㅎㅎ ㅠㅠ 아마 완벽히 준비를 못해서 불안한 마음에 이 글 남기는게 더 크지 싶습니다^^;;; 이번으로 자격증 취득이 끝이 나야 할텐데요...ㅠㅠ 포토샵 실습을 못해서 학생 때, 잠깐 포토샵 사용한 기술로 사진 크기 줄이는거만 어찌저찌 해서 5mb 이하로 용량 맞춰서 제출했네요.ㅠㅠ(실격 안 당하려고 무진장 애썼다능...) 제가 어떤 시험이든 준비하는 스타일이 합격선 이상으로 준비해서(모든 유형 마스터, 다 완성가능해야함) 시험을 치러야 마음이 편한 인간 부류인데...ㅋㅋㅋ 이 시험은 아무리 강의를 본들, 코드 작성을 따라보고 친들, 이거는 제 스스로가 유형별로 만들어보지 않으면 시험합격하긴 어렵더라구요. 그리고 공부법도 시험친후 파악했구요ㅋㅋㅋ ㅠㅠ 60점만 넘으면 되긴 하는데... 강사님처럼 완벽하게 하진 못했구요.ㅠ 메뉴 마우스 오버 시에 색 바뀌는거랑 메뉴 마우스 올리면 배경이랑 서브메뉴 나오면서 주메뉴하고 서브메뉴 같은 색으로 바뀌게끔 작성하고 나오긴 했는데...ㅠ 감점 있을까요?ㅠㅠ 그리고 나머지 배너, 공지사항 갤러리도 허접하게 했지만 그래도 하고는 나왔습니다.ㅠ 슬라이드는 그래도 하고 나오긴 했어요. 문제는 이미지 용량을 무지 줄여서 좀^^;; 이것도 감점사유가 되나요?ㅠㅠ 암튼...ㅠㅠ 어떤것들이 감점 요인으로 작용할까요?ㅠㅠ 넘 불안해요. 이번으로 끝내고 싶은 마음이 간절하다보니 이렇게 글 남깁니다. 아무튼 이런 좋은 강의 만들어주셔서 감사하고, 좋은 결과 나오면 다시한번 더 글 남기도록 할게요:) 오늘도 좋은 하루 보내세요. ps) 참고로 a2 유형이었고, 아! 그리고 팝업도 하고 나왔습니다! 완벽히 준비하지 못해서 느낌이 애매하다 보니...ㅋ 글 작성하면서는 결과가 나쁘지는 않을 것 같은데... ㅜㅜ 그래도 이게 결과라는게 불확실하다보니까...ㅠ 감점이 어떻게 들어가는지 궁금하네요. 그리고 유형별로 슬라이드 내용을 포토샵으로 하면 안되는 유형도 있더라구요. 아! 마지막으로 이건 건의사항인데요^^;;; 저희 강의에서 요약정리로 슬라이드 css, javascript 사용해서 보여주셨잖아요~ 메뉴도 유형별로 정리하는것도 나쁘지 않을 것 같습니다.
train에서 주구매상품은 42종류고 test에서 주구매상품은 41종류입니다 이것을 확인하고 종류갯수가 달라서 라벨 인코딩을 해준것인가요? 지금까지는 확인하지 않고 object형 라벨 인코딩 해주었는데 train이 '소형가전' 이 하나 더 있는데 따로 어떤 처리를 해준 건가요?
안녕하세요 일코님 페이지의 단을 1단으로 변경하기 위해서, 한글에서 매크로 녹화를 하여 스크립트를 아래와 같이 땄습니다. HAction.GetDefault("MultiColumn", HParameterSet.HColDef.HSet); with (HParameterSet.HColDef) { Type = ColDefType("Newspaper"); CreateItemArray("WidthGap", 1); WidthGap.Item(0) = MiliToHwpUnit(115.6); LineType = HwpLineType("None"); HSet.SetItem("ApplyClass", 868); HSet.SetItem("ApplyTo", 2); } HAction.Execute("MultiColumn", HParameterSet.HColDef.HSet); 이 매크로를 사용하기 위해서 hwp.HAction.GetDefault("MultiColumn", hwp.HParameterSet.HColDef.HSet) hwp.HParameterSet.HColDef.Type = hwp.ColDefType("Newspaper") hwp.HParameterSet.HColDef.CreateItemArray("WidthGap", 1) hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) = hwp.MiliToHwpUnit(115.6) hwp.HParameterSet.HColDef.HSet.SetItem("ApplyClass", 868) hwp.HParameterSet.HColDef.HSet.SetItem("ApplyTo", 2) hwp.HAction.Execute("MultiColumn", hwp.HParameterSet.hwp.HColDef.HSet) 이렇게 코드를 작성했는데요. 문제는 두번째 줄인 hwp.HParameterSet.HColDef.Type 이부분과 네번째 줄 hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) 입니다. 두번째 줄을 실행했을 때 AttributeError: '<win32com.gen_py.HwpObject 1.0 Type Library.HColDef instance at 0x1617095373456>' object has no attribute 'Type' 이러한 에러메시지가 뜨고 네번째 줄은 hwp.HParameterSet.HColDef.WidthGap.Item(0) = hwp.MiliToHwpUnit(115.6) IndentationError: unexpected indent 이렇게 나오는데요.. 뭐가문제일까요? 늘 친절하고 자세하게 답변해주셔서 정말 감사합니다!
예를들어 기출6회 작업형2유형 풀이시에 Heat_Load 를 예측하도록 되어있습니다. 예를들어 train 과 test 컬럼에서 nunique 로 값을 확인하고 실제 row수만큼의 빈도수가 발생하는 Cool_Load 값이 있는데요. 이 컬럼은 삭제하는것이 더 효율적인 머신러닝 성능이 나오더라구요. 하여 전처리시 컬럼을 삭제처리하는 기준을 nunique 로 임의로 판단해도 될지 혹시 강사님은 컬럼삭제의 기준을 어떤식으로 잡는지 궁금합니다. 아니면 그대로 진행하는게 더 나을지 판단이 잘 안서서 질문드려 봅니다.
작업형 2유형을 풀이하게되면 get_dummies 로 한방에 처리하거나 민맥스스케일러, 라벨인코더로 처리하는 경우가 있는데요 둘 중 어느것을 써야 더 효율적일지는 상황에 따라 달라지는건지요? 결과값은 같은건지요 ? 둘다 머신러닝이 납득할 수 있는 숫자로 인코더 되는 역할로 여겨지는데요. get_dummies 만 사용해서 풀이해도 괜찮을지, 혹은 민맥스 스케일러나 라벨인코더를 사용하는게 나을지 궁금합니다. 그리고 스케일러랑 인코더는 세트로 사용해야 하는지, get_dummies 를 혼용하여 사용하기도 하는지 궁금합니다. 결론적으로 minmaxscaler, labelencoder 는 어떤걸 효율적으로 해주고 성능에 영향을 미치는지 큰 차이가 없으면 get_dummies 로 사용해도 되는지 궁금합니다. 또한 get_dummies 는 숫자형과, 오브젝트형이 포함된 전체 테이블을 넣어서 인코딩 하면 되는지도 궁금합니다.
안녕하세요! 캐글 당뇨병 문제에서 Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI에서 이상치가 있는 부분을 처리하셨는데 저는 초보라 시험장에서 describe 만으로 저 데이터에 이상치가 있다는 것을 모를거 같은데 이상치 처리 하지않고 그냥 모델 학습시켜서 제출해도 괜찮을까요? 감점이 클까요? ㅜㅜ
EDA 단계에서 age, cabin에서 결측치가 있다는 것을 알았는데 혹시 이건 따로 처리를 하지 않아도 되는건가요? y = y_train["Survived"] # sex만 원핫인코딩 됨 features = ["Pclass", "Sex", "SibSp", "Parch"] X = pd.get_dummies(X_train[features]) test = pd.get_dummies(X_test[features]) -> 이 4개 컬럼을 원핫인코딩 하셨는데 혹시 이 컬럼들을 선택한 기준이 있을까요? object가 아닌 열도 포함되어 있어서요 ! 나머지 cabin이나 embarked 같은 문자 데이터는 인코딩 안해도 되나요?
질문이 사실 두 개 있어요. 제목처럼 RandomForestClassifier, RandomForestRegressor 를 작업형2 에서 구분하여 사용하는 기준은 뭔가요?? 타겟이 수치형, object 형에 따라서도 아닌거 같아요.. 6회 기출유형 작업형2 문제풀이에서 # 최종 제출 파일 rf.fit ( train , target ) pred = rf.predict ( test ) submit = pd.DataFrame ({ 'pred' : pred }) submit.to _csv ( "result.csv" , index= False ) 이렇게 적었는데, rf.fit (train, target) 이 아니라 rf.fit (X_tr, y_tr) 아닌가요??
토마토 예제 이원분산분석에서 상호작용을 * 로 간단하게 표시할 수 있다고 했는데아래 코드 실행하면 상호작용의 자유도는 6으로 나옵니다. 그런데 원래 " :" 식으로 표시하면 자유도가 4입니다. 어떤 차이가 있는가요?model = ols('토마토수 ~ 종자 * C(비료)', data = df).fit()anova_lm(model)
유의수준 0.05보다 크므로 기각역이 커서 귀무가설을 기각할 수 있으므로, 귀무가설 채택(정규분포를 따르지 않는다) 아닌가요? 숫자가 축약이 되서 저렇게 표시되었다는 말씀같은데 매번 pvalue를 다시 산출하고 하는 과정이 필요하다는 말씀이실까요? 이후 검산에서 0.00000000~2 로 나오는게 있던데 시험에서 이런경우 0.05보다 크다 작다가 아니라 기재하신 {}.format 이런 함수를 꼭 작성해봐야 pvalue를 확실하게 알수있는 건지 궁금합니다 작성하신 코드가 어려워서요
실제 시험에서 물론 안까먹어야 하겠지만...ㅠㅠ LabelEncoding 적용한 컬럼에, 이후에 그대로 StandardScaling 해도 모델 학습에 성능적으로 문제가 없을까요? 원핫 적용한 컬럼에는 standard 이어서 해도 값 변동이 없을것 같은데 Label 은 혹시 어떻게되는지 궁금합니다..! 물론 시험때는 최대한 안까먹고 Label 했던 컬럼은 빼두고 StandardScaling 을 적용하려고 합니다..!
문제들 다시 한번 복습으로 쭉 풀어보고 있는데요! 작업형2 모의고사1 에서 제출 형식을 보면 predict_proba 로 해야할것 같은데 영상에서는 predict 로 하셨거든요. 혹시 제가 잘못 이해하고 있는지 문의 드립니다. 추가로, predict_proba 로 해서 1일 확률값을 구하면, roc_auc_score 는 점수가 채점되는데 나머지 accuracy_score, f1_score 같은건 채점이안되더라구요. (오류코드: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets) 제가 정상적으로 이해한건지 문의 드립니다!
