오랜만에 햇갈려서 제네릭 다시볼려고 영한님 찾아왔습니다. 제네릭메서드랑 와일드카드 언제쓸지 구분할때 좀더 명확한 타입이 필요할때 제네릭 타입을 쓰면 될까요 ? 좀 햇갈리네요 이부분이 강의 예시코드를 보면 Dog dog = WildCardEx.printAndReturnGeneric(dogBox); //Dog 타입 Animal animal = WildCardEx.printAndReturnWildcard(dogBox); // 부모 타입 (Animal ) 이렇게 나와서 특별한 형 변환이 필요없을때 와일드 카드를 쓴다고 생각하면 맞는생각일까요 ?
안녕하세요 선생님 강의 열심히 듣고 있는 학생입니다. 제가 듣다 보면 문제를 보고 1시간 정도를 고민해도 풀 수가 없어서 결국 강의 풀이를 보며 이해하는 문제들이 많은데 이런식으로 공부해도 실력이 늘 수 있을지가 의문이고 고민입니다... 혼자 생각하고 풀지 못하고 결국 정답과 풀이를 보며 따라하는 상황이다 보니 혼자 힘으로는 풀지 못하는 문제만 늘어간다는 느낌을 받습니다. 이런식으로 공부해도 괜찮은 걸까요..?
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/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 안녕하세요. 문제 풀이7번 장바구니를 만들고 나서, 영상 및 pdf 랑 비교해보니, Cart 클래스의 add() 및 minus() 가 비슷하긴 한데, 다릅니다.(정답은 잘 나옵니다.) 이럴 때에는 영한님의 코드 방식을 익히고, 영한님 코드를 쓰는게 나을까요? 아니면 그대로 저의 코드로 하는 게 나을까요? (일단 코드도 올릴게요.) 추가1 이렇게 코드를 올리는 게 자만 인가요? 다른 분들은 코드를 올리지 않고 잘 진행하는데, 주구장창 식으로 올리는 듯해서요.(저번 글에 답변 해주신 David 님 말이 생각이 나서요.) 답변 부탁 드립니다.
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 아니오 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] java: cannot find symbol 'string' 이라는 에러가 발생합니다.. 구글에 검색을 해보니 jdk가 설정이 안된거라고 나오는데 저는 영상에서 나온대로 최신버전인 23을 설치한 상태입니다.. 뭐가 문제인지 알려주시면 감사하겟습니다ㅜㅜ
cols =['neighbourhood_group','neighbourhood','room_type'] # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.fit_transform(test[col]) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train[cols] --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-89-9aca98e66a02> in <cell line: 14>() 12 test = pd.get_dummies(test) 13 ---> 14 train[cols] 2 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in _raise_if_missing(self, key, indexer, axis_name) 6247 if nmissing: 6248 if nmissing == len(indexer): -> 6249 raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") 6250 6251 not_found = list(ensure_index(key)[missing_mask.nonzero()[0]].unique()) KeyError: "None of [Index(['neighbourhood_group', 'neighbourhood', 'room_type'], dtype='object')] are in the [columns]"
섹션19 강의 중 에러메세지와 마주하기 영상에서 에러3 : 결측치가 있는 경우, 모델 학습시 에러가 나므로 결측치를 처리해야 한다고 나와있습니다만, 코드를 실행해보니 결측치가 있는 상태에서도 에러가 나지 않고 학습이 되었습니다 영상을 제작하셨을 당시와 지금의 버전 차이로 인해 에러가 나지 않는 것 같아서 교재 작업형2 ch4 회귀 파트의 코드를 이용해 비교 확인해보았는데요, 교재의 코드에서 수치형 데이터(Item_Weight)의 결측치를 채우지 않고 모델을 실행했을 때 선형회귀 모델에서는 결측치로 인한 에러가 발생하였고, 랜덤포레스트, lightgbm에서는 에러가 발생하지 않았습니다. 저는 랜덤포레스트, lightgbm 모델을 사용하려고 하는데, 이러한 경우에도 전처리를 하는게 더 좋은 방법인지 문의드립니다. 평가지표로 확인을 해보기는 하겠지만 모델 학습에 에러가 나는게 아니라면 없는 값은 없는 대로 학습하는게 더 나을 것 같다는 생각이 들어서요. 감사합니다