7회 기출유형 작업형3 문제1-3 질문입니다. model = logit('gender ~ weight', data=train).fit() target = test.pop('gender') pred = model.predict(test) >0.5 # (0.5보다 크면 1, 0.5보다 작으면 0) 학습 후 예측값을 넣어주는데 predict 라는 값을 그대로 넣어주는것이 아니라 조건을 넣어 True,False 의 값을 넣게됩니다. 앞전에 작업형2에서는 pred 값을 그대로 넣었는데 0.5 를 입력하여 pred 에 넣는이유는 무엇이고 0.5 는 어디에 정의되어 있는건지 궁금합니다.
풀스택을 위한 도커와 최신 서버 기술(리눅스, nginx, AWS, HTTPS, 배포까지) [풀스택 Part3]
이렇게 나와있는데 실제로 결제된건 아니고 예상청구금액 같은 것 같아요 혹시 왜 이렇게 나오는지 짐작가시는 거 있을까요? 가입한지 한달 안되었고.. 똑같이 따라한 것 같거든요... 짐작가시는 부분 있으시면 알려주세용... 강의 쉬었다가 보려고 2주정도 인스턴스 정지해놓긴 했거든요.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님~ㅎ 유익한 강의와 시험을 위한 오징어게임에도 참여중인 수강생입니다! 다름이 아니라 어제자 미션에서 fillna를 이용해서 결측치 값을 컬럼의 중앙값으로 채워야 하는 부분이 있었는데요 ? 저는 결측치가 있는 column을 따로 지정하고 for문을 사용했는데.. 다른사람의 코드를 보니 df=df.fillna(df.median()) df의 median()은 어떤 값인지 .. 결측치가 하나일때는 그 값만 채워질것 같은데... 결측치가 여러개일때는 컬럼 사용없이 자동으로 결측치가 있는 컬럼의 결측치를 채워주는건가요 ?
안녕하세요. 수업 잘 듣고 있습니다. 문제 풀이 중에 질문이 있어서 문의 남깁니다. 작업형 1 모의 8번 문제도 groupby 메소드를 사용하고 ( .groupby( ).sum() ) 모의 9번 문제도 groupby 메소드를 사용( .groupby( ).count() )한 다음 특정 조건의 값을 찾는 과정을 진행하는 부분에서 같아보입니다. 다만 8번 문제에서는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용해 원하는 값을 출력했고, 9번 문제는 이걸 사용하지 않고 .index[ ] 로 사용해서 풀이를 하셧는데요. 그래서 스스로 연습해보려고 8번 문제에서는 .index[ ] 를 사용해서 풀어봤더니 ('대구', 0) 라고 나오더라고요. 9번 문제는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용해서 정답인 "11"을 바로 출력 가능했습니다. 문제에서 가장 적거나(오름차순), 가장 많은(내림차순) 구하는 경우도 있지만, 몇번째 값을 찾으라는 것도 있으니 그냥 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 를 사용하는 법 하나만 외워서 풀어도 될까요?? 여러 방법을 알고 있으면 좋긴하겠지만, 제 경우는 서로 헷갈리는 경우가 있어 머리가 더 복잡하더라고요. 그래서 두 방법중에서는 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 사용법을 외우는게 괜찮지 않을까 싶어서 여쭤봅니다. 혹시 index[ ] 를 사용하는 법이 쉬우면서 범용성이 좋다면 요령을 알려주시면 감사하겠습니다 아래는 제가 연습하면서 작성한 코드입니다. 문제9 에 .reset_index( ) 와 .iloc[ ] 적용해서 품 # 문제 9 import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") df["subscribed"] = pd.to_datetime(df["subscribed"]) df["month"] = df["subscribed"].dt.month df = df.groupby("month").count().reset_index() print(df.sort_values("subscribed",ascending=True).iloc[0,0]) 문제8에 .index[] 사용시 출력값이 깔끔하지 않음 # 문제 8 import pandas as pd df = pd.read_csv("members.csv") # print(df.head()) # print(df.isnull().sum()) df = df.fillna(method = "bfill") # << 바로 뒤에 있는 값으로 대체 method = "bfill" 바로 앞에 있는 값 대체 시, method = "ffill" # print(df.head()) # print(df.isnull().sum()) dfgb = df.groupby(["city", "f2"]).sum(numeric_only=True).reset_index() ## dfgb.sort_values("views",ascending=False).index[2] # 출력값 ('대구', 0) dfgb = dfgb.sort_values("views",ascending=False) dfgb.sort_values("views",ascending=False).iloc[2,0] # 출력값 '대구'
validation data나 마지막 test나 model.predict_proba()통해 확률로 결과를 얻고 나서, 평가 할때는 y_val이나 제공된 y_test 는 [0또는 1]로 구성된 배열입니다 이 경우, model.predict()로 우선 0또는 1로 예측하고 평가도 이미 주어진 y_val또는 y_test로 한 뒤 결과 제출시에만 model.predict_proba()를 사용해서 아웃풋 포멧에 맞춰야 하는것은 아닌가요?
도저히 실습에 진도가 나가지않아서 삽질하다가 질문드립니다. 사내에서 실습하는데, 사내 Proxy로 인해 Vagrant로 동작이 안되서 만들어놓으신 Vagrantfile, sh 스크립트 파일까지 고쳐가면서 하나씩 뚫고 가다가 결국은 포기했습니다. 그래서 강의대로 OVA이미지 파일 4개를 Windows의 VirtualBox에 import하고 실행했는데요. 강의처럼 테스트로 nginx pod 하나 뛰워보면, 계속 상태가 아래와 같이 ContainerCreating 에서 변하지 않습니다. [root@m-k8s ~]# kubectl run nginx --image=nginx pod/nginx created [root@m-k8s ~]# kubectl get po -o wide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES nginx 0/1 ContainerCreating 0 14s <none> w3-k8s <none> <none> 그래서 인터넷 뒤져서 descibe 명령을 해보면 아래와 같고요 [root@m-k8s ~]# k describe pods Name: nginx .... Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal Scheduled 3m11s default-scheduler Successfully assigned default/nginx to w3-k8s Warning FailedCreatePodSandBox 3m10s kubelet Failed to create pod sandbox: rpc error: code = Unknown desc = failed to setup network for sandbox "98c8cd593834608f6b964442a4253da3b4d5c8936ee5ba0b01d2b37dd58f7f07": plugin type="calico" failed (add): stat /var/lib/calico/nodename: no such file or directory: check that the calico/node container is running and has mounted /var/lib/calico/ kubelet.service 로그를 보면 아래와 같이 rpc error가 발생합니다. [root@m-k8s ~]# journalctl -f -u kubelet.service -- Logs begin at Fri 2024-05-31 13:58:40 KST. -- May 31 13:59:30 m-k8s kubelet[1170]: E0531 13:59:30.245464 1170 kuberuntime_gc.go:176] "Failed to stop sandbox before removing" err="rpc error: code = Unknown desc = failed to destroy network for sandbox \"684257523f2fa5084b4176cb38db77da2b32eaede58d0e565eafa9cd0a606167\": plugin type=\"calico\" failed (delete): error getting ClusterInformation: Get \"https://[10.96.0.1]:443/apis/crd.projectcalico.org/v1/clusterinformations/default\": dial tcp 10.96.0.1:443: i/o timeout" sandboxID="684257523f2fa5084b4176cb38db77da2b32eaede58d0e565eafa9cd0a606167" May 31 13:59:40 m-k8s kubelet[1170]: E0531 13:59:40.856695 1170 remote_runtime.go:269] "StopPodSandbox from runtime service failed" err="rpc error: code = Unknown desc = failed to destroy network for sandbox \"e2e9812b51ac2134f3a12109f08b56c4475de7206dde4b4a127ca8ed418653b0\": plugin type=\"calico\" failed (delete): error getting ClusterInformation: Get \"https://[10.96.0.1]:443/apis/crd.projectcalico.org/v1/clusterinformations/default\": dial tcp 10.96.0.1:443: i/o timeout" podSandboxID="e2e9812b51ac2134f3a12109f08b56c4475de7206dde4b4a127ca8ed418653b0" May 31 13:59:40 m-k8s kubelet[1170]: E0531 13:59:40.856857 1170 kuberuntime_manager.go:954] "Failed to stop sandbox" podSandboxID={Type:containerd ID:e2e9812b51ac2134f3a12109f08b56c4475de7206dde4b4a127ca8ed418653b0} 무엇이 문제일까요? ㅠ 위 로그에 "https://[10.96.0.1]:443/apis/ crd.projectcalico.org/v1/clusterinformations/default" 이 10.96.0.1 IP는 처음보는 IP인데 정상적인 IP는 맞을까요? OVA이미지 import할때 VirtualBox에 설정이 문제일까요? kubectl run nginx --image=nginx 할때 외부사이트에서 이미지를 받아오나요? 외부 사이트라면 ID/패스워드 인증없이 받아오는걸까요? 외부 registry면.. 또 Proxy 설정이나, SSL 인증이 문제가 될거 같기도 한데요...
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아래 보시면 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분하는 것은 이해가 되는데, y부터 마지막까지의 식이 왜 나오는지 이해가 안됩니다...다시 설명 부탁드립니다. # 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분 from sklearn.model_selection import train_test_split y = (y_train['income'] == '>50K').astype(int) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y, test_size=0.1, random_state=2000)
prefetchQuery 서버컴포넌트에서 데이터를 한번 불러오면, 정상적으로 불러왔는지 확인할 수 있나요?? 서버 컴포넌트에서 prefetchQuery한 다음에 클라이언트컴포넌트에서 useQuery로 불러오게 되면(queryKey 동일) 이미 데이터가 저장 되어 있는거로 알고 있는데, console.log를 찍어보게 되면, undefined가 뜬 다음에 데이터가 호출 됩니다. prefetchQuery가 정상적으로 동작 안하는게 아닌가 싶습니다. export default function TestClient() { const { data } = useQuery({ queryKey: ['typeData'], queryFn: getTypeData, }); console.log(typeData); ... export default async function TestServer() { const queryClient = new QueryClient(); await queryClient.prefetchQuery({ queryKey: ['typeData'], queryFn: getTypeData }); const dehydratedState = dehydrate(queryClient); return ( <> <HydrationBoundary state={dehydratedState}> <TestClient /> </HydrationBoundary> </> ); }
2. 데이터에서 'solar'와 03' 값을 고정한 상태에서, 'wind'의 세기가 증가함에 따라 'temperature'가 감소하는지를 검증하기 위해 다중 선형 회귀 분석을 수행하고, 'wind'의 회귀 계수에 대한 p-value 값을 구하시오. (유의수준: 0.05) 위의 문제를 보면 wind의 회귀계수에 대한 p-value 를 구하고 답안으로 제출되는데. 앞에 나열된 전제조건은 "데이터에서 'solar'와 03' 값을 고정한 상태에서, 'wind'의 세기가 증가함에 따라 'temperature'가 감소하는지를 검증" 은 별다른 작업이 이루어 지지 않아서 이해가 잘 되지 않아서 질문드립니다.
