- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강사님과 동일하게 index.js를 수정하고 terminal - new terminal을 하면 저는 경로가 계속 my-app의 상위 경로로 되어있어서 cd my-app을 해주고 npm start를 하는데 (이부분도 저는 왜 계속 이렇게 뜨는지 궁금합니다..my-app을 우클릭 후 터미널을 열면 되긴합니다만..) 이렇게 떠서 계속 새로운 포트를 추가해서 사용하게 됩니다..저도 강사님처럼 실습하고 싶은데 어떻게 하면 될까요..?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세 여기서 계속 오류가 납니다 그리고 궁금한게 있는데요 데이터가 세개일때는 train으로 합쳐줘야해서 concat해서 df를 만든것이 train 데이터가 되는거 아닌가요? df=pd.concat([X_train,y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) df 위에 코드처럼 df를 만들면 저게 train으로 해서 뒤에 쓰여야 할것 같은데 뒤에라벨인코딩 할 때 왜 df[col]=le.fit_transform(X_train[col])가 아니고 X_train[col]=le.fit_transform(X_train[col])l]) 이렇게 되는지 잘 모르겠어요... df는 그럼 concat으로 생성하고 뒤에 안쓰이는거 아닌가요?
안녕하세요! 강의 듣다가 에러가 발생해서 문의드립니다. 어디가 정확히 에러가 나는지 잘 모르겠어서, 어떻게 해결을 해야할지 모르겟네용... 클라이언트와 서버컴포넌트의 하이드레이션 과정에서 에러가 발생한다고 하는데요ㅠㅠ... 4ch 앱라우터 데이터 패칭 할 때 에러난건데, 서버 에러도 같이 뜹니다!! 아니면 서버의 문제라서 클라이언트-서버컴포넌트 하이드레이션까지 문제가 생긴걸까요?? ( 서버는 건드린 적이 없는데 ㅠㅠ ) < 에러 발생 내용 > hook.js:608 A tree hydrated but some attributes of the server rendered HTML didn't match the client properties. 아래 사진은 서버 vscode 터미널 사진입니당 ㅠ Invalid this.prisma.book.findMany() invocation in C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\src\book\book.service.ts:27:35 24 } 25 26 async findAllBooks() { → 27 return await this.prisma.book .findMany( Error querying the database: FATAL: Tenant or user not found PrismaClientInitializationError: Invalid this.prisma.book.findMany() invocation in C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\src\book\book.service.ts:27:35 at In.handleRequestError (C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\node_modules\@prisma\client\runtime\library.js:122:7154) at In.handleAndLogRequestError (C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\node_modules\@prisma\client\runtime\library.js:122:6188)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 시간이 너무 없어서, 3유형은 선택과 집중해서 보고 가려고 합니다. from statsmodel.formula.api import ols model = ols('키 ~ 몸무게' , data=df).fit() print(model.summary()) newdata = pd.DataFrame({'몸무게':[50]}) pred = model.get_prediction(newdata) pred.summary_frame(alpha=0.05) 이 부분 말고도 볼만한 부분이 따로 볼만한 부분이 있을까요..
print(train.shape, test.shape) train.head(1) test.head(1) train.info() test.info() train.isnull().sum() test.isnull().sum() train.describe() test.describe() target = train.pop('Segmentation') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) 다음과 같이 작업형 2 기출 4회를 한 셀에 풀고 있는데 target 구문을 겟더미 실행하기 전에 타이핑했습니다. 이후 모델 학습 및 평가를 실행하려고 하니 다음과 같은 에러가 뜹니다. 에러 코드가 복사가 안됩니다. 이 점 양해바랍니다. ㅜㅜ
https://www.kaggle.com/code/agileteam/t3-ttest-1samp 캐글에 있는 학생들의 평균이 75을 넘는 것을 물어보는 문제에서 학생들의 평균과 75를 비교해야하는 것 아닌가요? 그런데 단순히 학생들의 점수와 75를 비교하고 있어서 이해하기 어렵습니다. 코드는 ttest_1samp(scores, mu, alternative='greater') 이렇게 되어있고 scores는 점수리스트입니다.
교재 작업3 회귀 중고차예측문제를 푸는데(평가지표 RMSLE) 마지막에 rmsle 계산할 때 Root Mean Squared Logarithmic Error cannot be used when targets contain negative values. 이런 에러가 계속 나오더라고요 타겟 데이터가 price라서 음수는 없는데 무슨 문제일까 싶어서 train_test_split후 from sklearn.metrics import root_mean_squared_log_error 사이킷런에서 불러와서도 해보고 from sklearn.model_selection import cross_val_score rmsle = -1 * cross_val_score(model , train , target , cv = 5 , scoring = "neg_root_mean_squared_log_error") cross_val_score 사용해서도 해봤는데도 계속 같은 에러가 나왔습니다.. 아무리 해도 안고쳐 지길래 저는 모델이 lgbm이었는데 혹시나 해서 랜덤포레스트로 바꾸니까 정상적으로 돌아가더라고요.. 혹시 lgbm을 사용하면 안되는 문제점이 있을까요?
