[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] NetworkClient 클래스, SendException 클래스, ConnectException 클래스들의 필드를 캡슐화로 외부에서 상태 변경을 막았는데 왜 final로 정의한 이유가 궁금합니다.
강의 내용중 Comparable, Comparator 파트에서 List 데이터를 정렬할 때 Collections.sort() 와 list.sort() 중 list.sort를 권장하는 이유를 조금 더 자세히 알고 싶습니다. 이 부분에서 list.sort()를 사용하는 게 더 객체지향적인 코드 라고 말씀해주셨는데 List 인터페이스에 정의된 sort() 메서드를 사용하는 게 Collections class 에 정의된 static 메서드보다 어떤 측면에서 더 객체지향적인지 느낌은 오는데 이것 때문이다 라고 정리가 잘 안돼서 질문 드립니다. Collections 의 코드를 봤을 때 내부에서 Collections.sort(list, comparator)를 보게되면 list.sort(comparator) 메서드를 사용하고 있는데 그러면 굳이 Collections.sort()를 사용해야 할 케이스가 따로 있어서 정의한 것인지 어떤 경우에 사용하는지 궁금합니다. public static <T> void sort(List<T> list, Comparator<? super T> c) { list.sort(c); }
안녕하세요 선생님! 작업형 2유형 확률 문제를 풀다가 결과값 관련해서 문의드립니다 문제에 제시된 pred 예시형태는 소수점 형태인데 제가 코딩해서 제출한 csv 파일을 확인해보면 거의 매번 0 혹은 1로 나옵니다 스케일링은 안하고 object 인코딩만 해주고 있는데 제가 코딩을 잘못 하고 있는 것인지, 채점 관련해서 상관없을지 궁금해서 여쭤봅니다! (roc_auc score는 0.7616337491337491 나왔습니다)
자동차 데이터 셋에서 qsec 컬럼을 Min-Max Scale로 변환 후 0.5보다 큰 값을 가지는 레코드(row) 수는? 문제에서 qsec 컬럼만 묻고 있음 (다른 컬럼 신경 쓸 필요 없음) MinMax Scale 변환 조건 0.5보다 큰 값 제가 짜본 코드입니다. import pandas as pd a = pd.read_csv('/content/mtcars.csv') from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() a['qsec'] = scaler.fit_transform(a[['qsec']]) # ★[['qsec']] cond1 = a['qsec'] > 0.5 print(cond1.sum()) ★ 강의에서는 데이터프레임 형태로 해당위치에 넣어줘야한다는 내용 확인했습니다. 해당 위치에서 대괄호[]를 한번 더 해야하는 이유가 뭔가요? 기존에 제가 받아온 a(mtcars.csv)가 데이터프레임 형태라 그런건가요? 대괄호 [] 1개 - 시리즈, 대괄호 [[[]] 2개 - 데이터프레임
안녕하세요. 예외 처리 질문드립니다. checked exception을 잡을 때 catch 블럭에서 임의로 발생시킨 MyCheckedException이 아닌 RuntimeException을 잡으려고 하면 여기서 예외 처리를 못하니 throws로 예외를 다시 던져줘서 코드가 에러가 없었는데, unchecked exception을 잡을 때 똑같이 catch 블럭에서 발생된 MyUncheckedException이 아닌 다른 예외를 catch로 선언하고 나서 못 잡을 경우 밖으로 예외를 던지나 보려고 했는데 catch 에서 MyUncheckedException이 아닌 예외 중 어떤 건 에러가 안 나고 어떤 건 에러가 납니다. 예를 들어 NullPointerExceptoin으로 잡으려고 하면 코드에 이상이 없고, MyCheckedException으로 잡으려고 하면 에러가 발생합니다. 어차피 둘 다 catch 블럭에서 처리할 수 없어서 밖으로 던질텐데 왜 이런 걸까요 ? public void callCatch(){ try{ client.call(); }catch(NullPointerException e){ System.out.println("예외처리, message = " + e.getMessage()); } System.out.println("정상 흐름"); } public void callCatch(){ try{ client.call(); }catch(MyCheckedException e){ System.out.println("예외처리, message = " + e.getMessage()); } System.out.println("정상 흐름"); } java: exception exception.basic.checked.MyCheckedException is never thrown in body of corresponding try statement
안녕하세요 콘솔에서 배포한 aws 리소스들을 테라폼으로 관리하려고 한다면, 배포된 모든 리소스들을 하나씩 import한 후 plan해보면서 변경점을 찾아 코드화시키는 방법밖에 없을까요? 리소스가 많으면 이런 작업도 공수가 꽤나 들어갈 것 같은데 다른 방법이나 툴같은게 있는지 궁금합니다. 찾아보니 terraformer로 가져올 수 있는거 같은데, 얘를 사용해도 일부 커스텀이 좀 필요한 것 같아 보입니다. 실제 업무에서는 어떤 식으로 해결하는지 궁금하여 질문드립니다.
데이터가 충분할 때는 train_test_split으로 X_tr, X_val, y_tr, y_val로 모델을 학습하고, 데이터가 충분하지 않을 때는 cross_val_scores로 모델을 학습한다고 알고 있습니다. 여기서 데이터가 충분하고 충분하지 않고의 기준은 무엇인가요? 데이터가 몇 개의 행이 있어야 충분하다고 보는지 궁금합니다!
안녕하세요 선생님, 보통 작업형2에서 train, val 데이터 분할하고 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor() rf.fit (X_tr,y_tr) 하고 모델 평가 했을 떄 이상없으면 pred = rf.predict(test) << test를 예측하게 되는데 여기서 질문이, fit은 X_tr, y_tr로 하는게 맞을까요 ? 아님 분할 데이터가 아닌 X_train, X_train[y]로 하는게 더 적합할까요 ?? ㅠㅠ 어렵네여 강의보면 x_tr, y_tr fit해서 진행하긴했는데 궁금합니당
[문제] 결측치가 있는 행을 제거한 후, 학생이 가장 많이 수강한 과목(id_assessment)을 찾고, 해당 과목 점수(score)를 표준화(스탠다스 스케일) 한 뒤에 표준화된 가장 큰 값을 구하시오. (반올림하여 소수 셋째자리까지 계산) 선생님께서는 가장 많이 수강한 과목을 찾기 위해서 value_counts()로 코딩을 하셨는데요! 다름 아니라 df.sort_values('id_assessment' , ascending = False)로 내림차순정렬을 하여서 구하면 안되는걸까요! 내림차순정렬을 할때와 value_counts()로 구할때의 차이점도 혹시 있을까요.. 종종 헷갈리네요.. 둘다 같은 의미일까요 혹시.?