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..
섹션14페이징기능_1게시글 목록 화면에 페이징 적용_feed_repository.dart 에서 에러가 발생했습니다 그런데 예전에 좋아요에서 원본코드 (feed_repository.dart) getFeedList()부분 QuerySnapshot<Map<String, dynamic>> snapshot = await firebaseFirestore.collection('feeds').where('uid', isEqualTo: uid).orderBy('createAt', descending: true).get(); 문제가 발생되어 다음과 같이 수정하여 동작아였으나 14페이징기능_게시글 목록 화면에 페이징 적용 하면서 어떻게 해야할지요 Query<Map<String, dynamic>> query = await firebaseFirestore.collection('feeds').orderBy('createAt', descending: true); if (uid != null) {query = query.where('uid', isEqualTo: uid); } QuerySnapshot<Map<String, dynamic>> snapshot = await query.get();
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?
2.3) 구조분해할당 강의의 배열의 구조 분해 할당과 객체의 구조 분해 할당 모두 아래 코드의 four와 extra와 같이 추가적으로 존재하지 않는 변수를 만드셨는데요. 이렇게 할당 받을 값보다 할당 받을 변수가 더 많은 경우가 실제로도 사용이 되나요?? 사용이 된다면 어떤 목적으로 사용이 되나요? let arr = [1, 2, 3]; let [one, two, three] = arr; let person = { name: "이름", age: 24, }; let { name, age, extra, } = person;
