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] 선생님 좋은 강의 항상 감사합니다.! 스프링 부트 라이브러리 강의 듣던 도중에 오탈자가 있는것 같아서 제보 드립니다. 4. 스프링 부트 스타터와 라이브러리 관리.pdf 의 5페이지. 버전정보 - BOM 의 설명 중, "id 'org.springframework.boot' version '3.0.2' : 여기에저징된스프링부트버전참고" 에서 '저징된' 이라는 오탈자가 있습니다. 아마도 설명 흐름 상 '지정된' 이 오탈 처리 된 것 같습니다.
ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~ 로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데 0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다! roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다
인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ
보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요. 문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다. 지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우, 분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우, 회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.
안녕하세요. 강의를 듣던중 궁금한 점이 생겨 질문합니다. 강의에서 터미널에서 java 커맨드를 이용해서 jar파일을 실행시킬 때(java -jar ex.jar), 별도의 추가 옵션을 주지 않았는데, jar 파일과 같은 경로에 있는 application.properties 파일을 읽어 값을 가져오는 것을 볼 수 있는데, 이는 스프링 부트의 어느 코드에서 처리해주는 것인지 궁금합니다. (만약 같은 경로에 있지 않다면 사용되지 않는건가요?)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님, 질문은 3가지 입니다. 1) 저는 문제를 딱 접했을때 분류모형을 써야할지, 예측모형을 써야할지 판가름을 정확하게 못하는 것 같습니다. 쉽게 판별하는 방법이 있을까요? 2) 이 문제의 경우 target인 output 컬럼을 train.head() 로 보면 0과 1로 구분되어있어서, 0 또는 1로 분류하는(분류모형) 것인가 생각했다가도 문제 맨위에서 참조해주는 예시에서 id,output 41,0.633 28,0.123 222,0.355 를 보면 output이 확률값으로 되어있어서 회귀모형을 사용해야하는 것인가? 라고 헷갈리곤합니다. 어디서 개념을 잡지 못하는 것일까요 3) 최종 예측을 할때 pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred_proba[:,1]}).to_csv("00000.csv", index=False) output에 pred_proba 를 쓰셨는데 참조예시에서 확률값을 OUTPUT에 담았기 때문에 pred_proba를 사용한 것일까요? 그렇다면 output에 pred 를 담는 경우는 어떤 경우인지요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df = df.T df.head() mean_2001 = df[2001].mean() mean_2003 = df[2003].mean() a = sum(df[2001] > mean_2001) b = sum(df[2003] < mean_2003) print(a+b) 이렇게 작성하면 결과가 다르게 나오는데,, 어디서 잘못된 것일까요?
스프링부트 내장톰캣이 아닌 별도 웹서버 설치 가능 여부 문의 #스프링 #스프링부트 #spring #spring-boot #boot #내장톰캣 #톰캣 #웹서버 강사님 안녕하세요~ 여전히 공공기관 프로젝트 참여중입니다 관리하시는 총괄 PL 께서 혹시 스프링부트 사용하면서 내장톰캣이 아닌 다른 웹서버를 설치 해서 사용 가능한지를 물어보시더라구요 내장톰캣이 아닌 웹로직이던, 다른제품을 두고 웹로그분석기나 다른 솔루션을 같이 웹서버에 언져서 사용하고 싶은가 보더라구요 1.이게 가능한지 문의 드립니다. 만약 가능하다면 제가 구글링이나, 스프링문서에서 어느 부분을 찾아 보면 될까요? 2.실전에서 내장톰캣이 아닌 별도 웹서버 설치해서 연동하는 이유는 어떤것 들이 있는지도 궁금하네요 급한부분 아니니 한가 하실때 알려주시면 감사하겠습니다. 수고하세요 김동희 드림
driver = webdriver.Chrome () 여기서 계속 오류가 나는데요. 혹시 최근에 바뀐게 있나요? 강의 내용 외 개인적인 실습 사이트의 질문은 답변이 제공되지 않습니다. 문제가 생긴 코드, 에러 메세지 등을 꼭 같이 올려주셔야 빠른 답변이 가능합니다. 코드를 이미지로 올려주시면 실행이 불가능하기 때문에 답변이 어렵습니다. 답변은 바로 제공되지 않을 수 있습니다. 실력 향상을 위해서는 직접 고민하고 검색해가며 해결하는 게 가장 좋습니다.
안녕하세요 /actuator/prometheus 관련하여 질문이 있습니다. 하기 화면은 prometheus로 연동할 데이터를 확인한 화면인데 uri가 UNKNOWN으로 나오고 있습니다. 다른 자료를 찾아보니 프로메테우스 버전과 관련된 부분이 언급이 되어 있는데 아직 버전을 변경하여 진행해보지는 않았구요 만약 지칭하는 자원이 없다면 404로 나왔을텐데 206으로 나오고 unkonwn으로 나와서 좀 애매하네요 혹시 이런 경우가 있었는지 문의 드립니다. 감사합니다.
