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.
my-order-sink-connect로 DB 접속정보를 생성하고 connect를 생성한 후 orders 테이블의 정보(PK, unique 등)가 변경되면 my-order-sink-connect에서 변경된 DB 정보를 인지하고 있나요? 아니면 connect가 바라보고 있는 테이블의 정보(PK, 컬럼, unique 등)가 변경되면 connect를 삭제 하고 다시 생성해 줘야 하나요? 감사합니다.
안녕하세요 my-ordser-sink-connect를 만들고 연계 테스트도 잘 진행하였습니다. 테스트 진행시 데이터 설정값오류로 pk Exception이 발생하였는데 이 이후 부터 데이터 입력도 되지 않고 재기동하여도 topic를 참조하여 pk 에러가 나타나고 신규 데이터를 받지 못하고 있습니다. my-order-sink_connect 장애 발생시 예외 처리나 장에 처리 가이드가 따로 있을까요 감사합니다.
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
다른 분들은 저와 같은 경우 없으신가요?ㅠㅠ 아래와 같이 gradle 파일에 디펜던시 추가해줬습니다. 그런데 implementation 'org.springframework.kafka:spring-kafka' @EnableKafka 어노테이션을 인식하지 못하네요ㅠㅠ 구글링해도 kafka 어노테이션 관련 글은 없어서 질문드립니다.ㅠㅠ <코드내용> <오류 정보 >
IgnoreException으로 주석을 삭제하고 실행시켜볼 때 예외를 호출부로 던지는게 아니라 retry를 실행하지 않고 그냥 바로 fallback method를 실행하는데 혹시 제가 실행한 결과가 이상한걸까요? 공식문서상으로도 자세한 설명이 안보이는데 이러한 동작이 맞을까요?
Postgresql DB 사용시 auto_increment 옵션이 업어서 아래와 같이 작성하여 order등록 테스트 진행시 id 값이 null 이어서 에러가 나타납니다. create table orders ( id int primary key, user_id varchar(50) not null, product_id varchar(20) not null, order_id varchar(50) not null, qty int default 0, unit_price int default 0, total_price int default 0, created_at datetime default now() ) 테이블을 직접 생성하지 않고 소스의 jpa의 create 옵션을 사용하여 orders 테이블을 생성하고 상품을 등록하면 id 값이 자동으로 등록이 되는되 내부적으로 id값이 맵핑되는 로직이 따로 존재 하는 건가요? 테이블을 수동으로 생성 후 id 값을 맵핑시킬수 있는 로직이 따론 존재 하는 걸까요? @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private long id;
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.
현재 maven이 아닌 gradle로 빌드 환경을 구성하고 있습니다. m2/repository/org 폴더는 존재하지만 그 안에 mariaDB가 없습니다. build.gradle에서 mariadb-client를 추가해준다고 해서 제 PC 환경에 설치되는 것이 아닌것 같은데 어떻게 해야 할까요..
강사님 덕분에, EDA, DDD, 헥사고날 등 어려운 개념에 대해 좀더 친숙해질 수 있어서 너무 감사합니다! 강의를 다 듣고 몇가지 궁금증이 생겨 질문 남겨요! 대여 취소, 반납 취소 등으로 보상트랜잭션이 필요한 경우, 보통 클라이언트에게 알림(?)은 어떻게 보내나요? 알림 서버를 사용하나요? EDA 시, 1개의 서버의 응답이 너무 느린 경우, 비동기더라도 느릴수 있는데, 이럴 걸 대비하여 자체적으로 타임아웃시간을 정해서 해당 시간 초과면 시간 초과 응답을 클라이언트한테 보내나요?