172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
제출된 csv 파일로 평가한다고 나와있는데 체험환경에서 제출을 누르면 코드가 제출되는 것 같은데 그 코드안에 csv 파일이 생성되는 코드가 있으면 거기서 생성된 csv 파일로 채점되는 것인가요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 1편
안녕하세요. Enum 메서드에서 toString()이 오버라이딩 되어서 BASIC, GOLD, DIAMOND가 변수명 그대로 찍혀 나온다고 말씀하셨는데 enum Grade에서 toString()을 재정의 하려고 하면 재정의 못하는 걸로 컴파일 에러가 나더라고요. 재정의 하려면 어떻게 해야 하나요 ?
미해결
Jupyter Notebook으로 시작하는 Python
수업자료를 다운받아 압축을 풀면 파일이 깨어져 있습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
질문이 사실 두 개 있어요. 제목처럼 RandomForestClassifier, RandomForestRegressor 를 작업형2 에서 구분하여 사용하는 기준은 뭔가요?? 타겟이 수치형, object 형에 따라서도 아닌거 같아요.. 6회 기출유형 작업형2 문제풀이에서 # 최종 제출 파일 rf.fit ( train , target ) pred = rf.predict ( test ) submit = pd.DataFrame ({ 'pred' : pred }) submit.to _csv ( "result.csv" , index= False ) 이렇게 적었는데, rf.fit (train, target) 이 아니라 rf.fit (X_tr, y_tr) 아닌가요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
토마토 예제 이원분산분석에서 상호작용을 * 로 간단하게 표시할 수 있다고 했는데아래 코드 실행하면 상호작용의 자유도는 6으로 나옵니다. 그런데 원래 " :" 식으로 표시하면 자유도가 4입니다. 어떤 차이가 있는가요?model = ols('토마토수 ~ 종자 * C(비료)', data = df).fit()anova_lm(model)
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
package hellojpa; import jakarta.persistence.*; import java.util.Date; @Entity public class Member { @Id private Long id; @Column(name = "name") private String username; private Integer age; @Enumerated(EnumType.STRING) private RoleType roleType; @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP) private Date createdDate; @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP) private Date lastModifiedDate; @Lob private String description; public Member(){ } } 강사님과 똑같이 작성을 하고 실행하면 아무 쿼리도 나가지 않습니다. "C:\Program Files\Java\jdk-17\bin\java.exe" "-javaagent:C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA Community Edition 2024.1.2\lib\idea_rt.jar=49205:C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA Community Edition 2024.1.2\bin" -Dfile.encoding=UTF-8 -classpath "E:\Spring\자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편\ex1-hello-jpa-start\ex1-hello-jpa\target\classes;C:\Users\LGE\.m2\repository\org\hibernate\orm\hibernate-core\6.4.2.Final\hibernate-core-6.4.2.Final.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\jakarta\persistence\jakarta.persistence-api\3.1.0\jakarta.persistence-api-3.1.0.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\jakarta\transaction\jakarta.transaction-api\2.0.1\jakarta.transaction-api-2.0.1.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\org\jboss\logging\jboss-logging\3.5.0.Final\jboss-logging-3.5.0.Final.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\org\hibernate\common\hibernate-commons-annotations\6.0.6.Final\hibernate-commons-annotations-6.0.6.Final.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\io\smallrye\jandex\3.1.2\jandex-3.1.2.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\com\fasterxml\classmate\1.5.1\classmate-1.5.1.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\net\bytebuddy\byte-buddy\1.14.7\byte-buddy-1.14.7.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\jakarta\xml\bind\jakarta.xml.bind-api\4.0.0\jakarta.xml.bind-api-4.0.0.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\jakarta\activation\jakarta.activation-api\2.1.0\jakarta.activation-api-2.1.0.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\org\glassfish\jaxb\jaxb-runtime\4.0.2\jaxb-runtime-4.0.2.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\org\glassfish\jaxb\jaxb-core\4.0.2\jaxb-core-4.0.2.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\org\eclipse\angus\angus-activation\2.0.0\angus-activation-2.0.0.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\org\glassfish\jaxb\txw2\4.0.2\txw2-4.0.2.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\com\sun\istack\istack-commons-runtime\4.1.1\istack-commons-runtime-4.1.1.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\jakarta\inject\jakarta.inject-api\2.0.1\jakarta.inject-api-2.0.1.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\org\antlr\antlr4-runtime\4.13.0\antlr4-runtime-4.13.0.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\javax\xml\bind\jaxb-api\2.3.1\jaxb-api-2.3.1.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\javax\activation\javax.activation-api\1.2.0\javax.activation-api-1.2.0.jar;C:\Users\LGE\.m2\repository\com\h2database\h2\2.2.224\h2-2.2.224.jar" hellojpa.JpaMain 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.jpa.internal.util.LogHelper logPersistenceUnitInformation INFO: HHH000204: Processing PersistenceUnitInfo [name: hello] 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.Version logVersion INFO: HHH000412: Hibernate ORM core version 6.4.2.Final 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.cache.internal.RegionFactoryInitiator initiateService INFO: HHH000026: Second-level cache disabled 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl configure WARN: HHH10001002: Using built-in connection pool (not intended for production use) 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl buildCreator INFO: HHH10001005: Loaded JDBC driver class: org.h2.Driver 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl buildCreator INFO: HHH10001012: Connecting with JDBC URL [jdbc:h2:tcp://localhost/~/test] 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl buildCreator INFO: HHH10001001: Connection properties: {password=****, user=sa} 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl buildCreator INFO: HHH10001003: Autocommit mode: false 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl$PooledConnections <init> INFO: HHH10001115: Connection pool size: 20 (min=1) 6월 13, 2024 7:44:16 오전 org.hibernate.engine.jdbc.dialect.internal.DialectFactoryImpl constructDialect WARN: HHH90000025: H2Dialect does not need to be specified explicitly using 'hibernate.dialect' (remove the property setting and it will be selected by default) 6월 13, 2024 7:44:17 오전 org.hibernate.engine.transaction.jta.platform.internal.JtaPlatformInitiator initiateService INFO: HHH000489: No JTA platform available (set 'hibernate.transaction.jta.platform' to enable JTA platform integration) 6월 13, 2024 7:44:17 오전 org.hibernate.engine.jdbc.connections.internal.DriverManagerConnectionProviderImpl$PoolState stop INFO: HHH10001008: Cleaning up connection pool [jdbc:h2:tcp://localhost/~/test] Process finished with exit code 0 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <persistence version="2.2" xmlns="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/persistence" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://xmlns.jcp.org/xml/ns/persistence http://xmlns.jcp.org/xml/ns/persistence/persistence_2_2.xsd"> <persistence-unit name="hello"> <properties> <!-- 필수 속성 --> <property name="jakarta.persistence.jdbc.driver" value="org.h2.Driver"/> <property name="jakarta.persistence.jdbc.user" value="sa"/> <property name="jakarta.persistence.jdbc.password" value=""/> <property name="jakarta.persistence.jdbc.url" value="jdbc:h2:tcp://localhost/~/test"/> <property name="hibernate.dialect" value="org.hibernate.dialect.H2Dialect"/> <!-- 옵션 --> <property name="hibernate.show_sql" value="true"/> <property name="hibernate.format_sql" value="true"/> <property name="hibernate.use_sql_comments" value="true"/> <property name="hibernate.jdbc.batch_size" value="10"/> <property name="hibernate.hdm2ddl.auto" value="create"/> </properties> </persistence-unit> </persistence> <property name="hibernate.hdm2ddl.auto" value="create"/> 위 코드로 인해 테이블이 계속 드랍이 되어 그전까지는 주석처리하여 쿼리가 나가고 테이블이 생성되었지만 현재 위 코드를 다시 주석처리 하든 하지 않든 쿼리가 나가지 않고 테이블 생성이 되지 않습니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
유의수준 0.05보다 크므로 기각역이 커서 귀무가설을 기각할 수 있으므로, 귀무가설 채택(정규분포를 따르지 않는다) 아닌가요? 숫자가 축약이 되서 저렇게 표시되었다는 말씀같은데 매번 pvalue를 다시 산출하고 하는 과정이 필요하다는 말씀이실까요? 이후 검산에서 0.00000000~2 로 나오는게 있던데 시험에서 이런경우 0.05보다 크다 작다가 아니라 기재하신 {}.format 이런 함수를 꼭 작성해봐야 pvalue를 확실하게 알수있는 건지 궁금합니다 작성하신 코드가 어려워서요
미해결
스프링과 JPA 기반 웹 애플리케이션 개발
HTML 인증 메일 전송하기 쪽 개발중에 궁금한게 생겼는데요 회원 가입후 링크로 인증쪽 url의 토큰 뒤에 & 가 붙더라구요 검색해서 확인해보니 & 의 경우 서버 스크립트에서 처리할 때 & 로 변환한다고 하더라구요 그래서 왜 자꾸 & 로 변환 될까 찾던 찰나에 HtmlEmailService의 sendEmail 메서드에서 mimeMessageHelper.setText( String text, boolean html) 의 두번째 인자값이 false로 설정되어 있어 & 값이 생겼었던 것입니다. 메일의 context 도 html 소스가 문자열 그대로 나오고 html 형태로 나왔었구요. true 로 설정하니 원만히 해결 되었는데 이유가 궁금합니다... setText 메서드를 타고 들어가면 htmlText 를 MimePart로 변환해주는 메서드가 있는데 정확히 알고 싶습니다.. 혹은 해당 메서드를 보고 이와 같은 문제를 맞딱드렸을때 알아내는 방법이나 노하우 같은게 있을까요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험에서 물론 안까먹어야 하겠지만...ㅠㅠ LabelEncoding 적용한 컬럼에, 이후에 그대로 StandardScaling 해도 모델 학습에 성능적으로 문제가 없을까요? 원핫 적용한 컬럼에는 standard 이어서 해도 값 변동이 없을것 같은데 Label 은 혹시 어떻게되는지 궁금합니다..! 물론 시험때는 최대한 안까먹고 Label 했던 컬럼은 빼두고 StandardScaling 을 적용하려고 합니다..!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
똑같이 했는데 오류가 왜 뜨는지 모르겠습니다ㅠ이런건 처음봐서 무슨 오류인지도 모르겠어요..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
단순선형회귀 summary 내용중에 신뢰구간에 대한 부분을 설명을 해주실 때, '이 신뢰구간은 95% 신뢰구간을 나타냅니다' 라고 말씀하셨는데 이는 어떤 정보를 보고 판단할 수 있는건가요? 단순선형회귀 강의 중 2:54
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제들 다시 한번 복습으로 쭉 풀어보고 있는데요! 작업형2 모의고사1 에서 제출 형식을 보면 predict_proba 로 해야할것 같은데 영상에서는 predict 로 하셨거든요. 혹시 제가 잘못 이해하고 있는지 문의 드립니다. 추가로, predict_proba 로 해서 1일 확률값을 구하면, roc_auc_score 는 점수가 채점되는데 나머지 accuracy_score, f1_score 같은건 채점이안되더라구요. (오류코드: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets) 제가 정상적으로 이해한건지 문의 드립니다!
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 1편
안녕하세요. 해당 ClassGrade 변수들은 static final로 선언되어 있으니 메서드 영역의 클래스 영역에 들어가 있는 것이 아니라 상수풀에 들어가 있어야 하는 거 아닌가요 ? (static final로 선언되어 있으니까요) 감사합니다 public static final ClassGrade BASIC
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수업 9분 53초 부근, stats.wilcoxon(df['무게']-120 에서 왜 -120 으로 머이너스 부호를 넣는지 궁금합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시간 : 9:03 문제3은 '결측치가 제일 큰 값의 컬럼명은?' 이라는 문제인데 이를 '결측치가 제일 많은 값 의 컬럼명은?'이라고 이해해도 되는거 맞을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 강사님 수업 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 2유형의 경우 기출/모의고사 포함 정답이 정해진 문제가 아니기 때문에 여러 풀이 방법을 보여주신 거 같은데 곧 시험을 앞둔 상황에서 제가 능동적으로 코딩하는 것이 어려울 거 같아 해당 영상(작업형2 모의문제 1)처럼 시험 문제를 베이스라인/라벨인코딩으로 나누고 모델은 2개 정도만 외워 사용해서 정답을 제출해도 점수를 얻을 수 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님! object 데이터 인코딩을 할 때, 라벨 인코딩/원핫인코딩을 주로 사용하는 것 같은데 각각의 인코딩 방법을 사용하는 경우가 있나요? 선생님 풀이에서는 원핫인코딩을 더 많이 쓰시는 것 같던데, 빅분기에서는 원핫인코딩이 좀 더 성능이 잘나와서 그런건지 궁금합니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 replace 는 df로 다시 저장해야하는데 loc는 다시 저장할 필요가 없이 바로 바뀌는 건가요?? 저장을 다시해야하는 기준이 있나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 좋은 강의 항상 감사드립니다. 고민끝에 작업형2번은 이러한 과정으로 진행하려합니다. 오류 없이 결과는 나왔는데요. 혹시 코드에 문제있는 부분이 있을까요? 감사합니다. *수정 아래 코드 추가 from sklearn.metrics import f1_score #train.isnull().sum() #test.isnull().sum() #train.head() #test.head() #train.info() #'Gender, Ever_Married Graduated Profession Spending_Score Var_1 train = train.drop("ID", axis=1) target = train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop('ID') cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 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 = 2023) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 2023) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro') pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'ID' : test_ID, 'Segmentation' : pred }) submit.to_csv("0010", index=False) #import pandas as pd #df = pd.read_csv("0010") #df
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
분리할 때와 평가할 때의 random_state의 값이 2021과 2022로 서로 다른데 어떤 값에 맞춰서 작성해야 되나요? 아니면 둘의 값이 서로 달라도 상관없는 건가요?
