안녕하세요. 포모도로 앱만드는 첫번째 부터 막히네요 ㅠㅠ 일단 insert버튼이 생기지 않는데 뭐가 문제인걸까요? 이런식으로만 뜨네요 계속해봐도 ㅠㅠ PS C:\Users\your_\OneDrive\바탕 화면\다시> npx create-react-app . --template typescript && npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer && npx tailwindcss init -pPS C:\Users\your_\OneDrive\바탕 화면\다시> npx create-react-app . --template typescript && npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer && npx tailwindcss init -p 위치 줄:1 문자:46 + npx create-react-app . --template typescript && npm install -D tailwi .. . + ~~ '&&' 토큰은 이 버전에서 올바른 문 구분 기호가 아닙니다. 위치 줄:1 문자:97 + ... escript && npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer && npx ta i ... + ~~ '&&' 토큰은 이 버전에서 올바른 문 구분 기호가 아닙니다. 위치 줄:1 문자:205 + ... ive\바탕 화면\다시> npx create-react-app . --template typescript && npm ins ... + ~~ '&&' 토큰은 이 버전에서 올바른 문 구분 기호가 아닙니다. 위치 줄:1 문자:256 + ... escript && npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer && npx ta i ... + ~~ '&&' 토큰은 이 버전에서 올바른 문 구분 기호가 아닙니다. + CategoryInfo : ParserError: (:) [], ParentContainsErrorRec ordException + FullyQualifiedErrorId : InvalidEndOfLine PS C:\Users\your_\OneDrive\바탕 화면\다시> 어떤 프로그램을 어디서 어떻게 깔아야 하는지부터, 어떻게 설정을 하는지 물론 정리를 해주셨지만 순서도 모르겠고 적용하는것도 어려운 거 같아요. 처음 강의부터 아예 같이 시작을 하고 설명을 들었으면, 오류가 안났을거같은데 수업관련 파일은 또 따로 봐서 공부를 해야하고, 알아서 다 설치하고 공부한다음에 강의를 들어야해서그런지 잘 이해가 안가는거같아요..ㅠㅠ 오류가 난게 제가 뭐 프로그램을 잘못설치해서그런건지, 아니면 설정을 뭔가 잘못해서 그런건지 잘모르겠네요 답변주시면 감사하겠습니다..
submit.to_csv("result.csv", index=False)를 실행시킨 다음 코드를 지우고 print(submit.to_csv("result.csv", index=False)) 실행시켜 버린 후 제출했는데 이렇게 해도 정상적으로 제출될까요?ㅠㅠㅠ 너무 찜찜합니다
안녕하세요. 양질의 강의로 빠른 기간 내에 시험을 보고 온 것 같습니다. 다름이 아니고, 2유형 결과를 제출하면서 제가 정상적으로 한 게 맞는지 궁금해서요! # 결과 파일 제출 1) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred }).to_csv("result.csv", index=False) 위의 코드로 제출을 해버렸습니다. 제출 전에 pred 결과 확인을 위해 pd.read_csv("result.csv")로는 데이터가 잘 불러와졌습니다. (submit 변수를 따로 호출하지 않음.) 연습 환경 (코랩)에서는 아래 형식으로 테스트를 했었는데요. 2) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred }) submit.to_csv("result.csv", index=False) 이번에는 1) 방식으로 파일을 제출해 버려서, 혹시 시험 환경에서 result.csv 파일이 잘 생성되었을지 가 알고 싶습니다. 감사합니다.
데이터 핸들링을 위한 판다스 기초1 강의 중 type(df)를 적으면 pandas.core.frame.DataFrame 말고도 뭔가 가 뜹니다. 그냥 print(type(df))를 적으면 아래와 같은게 안뜨는데, 무슨 에러인가요? pandas.core.frame.DataFrame def __init__(data=None, index: Axes | None=None, columns: Axes | None=None, dtype: Dtype | None=None, copy: bool | None=None) -> None /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/frame.pyTwo-dimensional, size-mutable, potentially heterogeneous tabular data. Data structure also contains labeled axes (rows and columns). Arithmetic operations align on both row and column labels. Can be thought of as a dict-like container for Series objects. The primary
ROC AUC로 평가 할때, 예측을 확률로 하는 이유가 있을까요? 그냥 0또는 1로 예측하면 안될까요? 여자 0, 남자 1로 성별이 정해지면 여자일 확률을 예측하는지, 남자일 확률을 예측하는지 문제에서 정의되지 않았는데, 강사님께서 남자일 확률을 예측하는 것으로 정한 이유가 궁금합니다.
질문을 온전히 이해할 수 있도록, 모든 맥락을 전달해주세요. 질문은 질문자가 번거로워야 보다 좋은 답변을 얻으실 수 있습니다. 시행착오를 알려주시면 곧바로 원하는 문제에 집중할 수 있습니다. 오류 메시지는 일부만 알려주시기보다 전체 오류 메시지를 캡처해서 주시면, 오류 파악에 도움이 됩니다. 당신의 파이썬/장고 페이스메이커가 되겠습니다. ;-) 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. postgresql 을 다른 서버에 연결하여 사용중인데요. runserver 시에는 정상 작동하나 강사님이 올려주신 pytest를 똑같이 설정하고 실행하면, schema가 없어서 table을 생성할 수 없다는 오류가 발생합니다. MigrationSchemaMissing("Unable to create the django_migrations table 일단은 settings.py를 sqlite3로 변경하여 정상 작동은 시켰는데요 어떻게 수정할 수 있을까요? 또한 올려주신 소스코드에서 import factory from accounts.models import User class UserFactory(factory.django.DjangoModelFactory): class Meta: model = User django_get_or_create = ("username",) username = factory.Sequence(lambda n: f"user{n}") email = factory.LazyAttribute(lambda user: f"{user.username}@example.com") # UserFactory 인스턴스 생성 시에, 암호 입력을 지원하기 위함 # raw_password 필드가 아니라 password 필드로 지정하면, 암호화없이 입력값 그대로 저장됩니다. raw_password = factory.Faker("password") @classmethod def _create(cls, model_class, *args, **kwargs): # raw_password 필드값을 암호화하여 password 필드에 저장합니다. # User 모델에는 raw_password 이름의 필드가 없으므로 kwargs 사전에서 제거해줘야만 합니다. raw_password = kwargs.pop("raw_password", None) if raw_password: kwargs["password"] = make_password(raw_password) return super()._create(model_class, *args, **kwargs) make_password 부분이 import 되어 있지 않습니다. git에서는 수정되어 있는 모양인데 참고 부탁드립니다.
현재는 train.csv로 출제되기에, 인코딩 전 타겟데이터를 분리해서 target = train.pop('col') 하잖아요? 만약 x_train, y_train 분리 시, 인코딩 전에 (혹은 아무 과정에서나) target = y_train.pop('col') 처럼 분리해도 되죠? 이 과정이 모델링 시, model.fit(x_train, y_train['col']) 과 마찬가지인 것이죠??
랜덤포레스트에서 estimators와 depth 파라미터 수정할때, 둘중 어떤것을 미세조정으로 먼저 맞추는 것이 낫나요? 그리고 estimators=100, depth =3이라고 하셨는데, 아무것도 설정 안해줫을 값이랑 같지가 않습니다. 아무것도 설정안해주며 자동으로 기본값으로 되는거아닌가요
