안녕하세요. 래퍼클래스 강의 중 궁금한게 있어서 문의드립니다. 래퍼 클래스 기본형 한계 얘기하시면서 값이 있으면 MyInteger객체를 반환해주고 없으면 null을 반환한다고 하셨는데, MyInteger는 toString을 재정의 해서 해당 클래스의 value를 String으로 출력하도록 되어 있어서 value가 나오는건 알겠는데 밑의 예시처럼 값이 없을 때에는 null 이 나오는데 이게 System.out.println(null)과 같은 뜻일텐데 따로 이런식으로 입력해보면 null이라고 안 찍히고 에러가 나더라고요. println 메서드 까서 봐도 밑과 같이 되어 있는데 String.valueOf(null)은 에러가 나고요. 설명 부탁드립니다. System.out.println(findValue(arrInt, 100)); public void println(Object x) { String s = String.valueOf(x);
안녕하세요 강사님 2유형 최종 예측 시 궁금한게 있어서 질문드립니다. 파라미터 튜닝하면서 RandomForestClassifier() 인자로 'random_state' 를 넘겨주고 있는데, 튜닝이 끝난 후 실제 예측 시에도 'random_state' 값을 그대로 두고 하는게 나은가요? 아니면 튜닝이 끝났으면 해당 인자는 지우고 예측하는게 나을까요? rt = RandomForestClassifier(random_state=2002, max_depth=7, n_estimators=200)
안녕하세요 선생님! 원핫인코딩 후 lightgbm을 적용했을때 아래와 같은 코드가 나오는데, 일단 제가 구하려는 rmse 값은 나오는데 아래와 같은 코드가 나오는 이유가 궁금합니다! [LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000150 seconds. You can set force_row_wise=true to remove the overhead. And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true . [LightGBM] [Info] Total Bins 386 [LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 3007, number of used features: 8 [LightGBM] [Info] Start training from score 12299.193216 [LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf
원핫인코딩을 하면 항상 이런 에러를 만나게 되는데 어디가 잘못된건지 잘 모르겠습니다.(cols 에는 ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] 이렇게 들어가있다고 나옵니다)
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [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] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. //문제 2: 개 타입 반환 //dogHospital.setAnimal(dog); Dog bigger = dogHospital.bigger(new Dog("멍멍이2", 400)); System.out.println(bigger); 문제점 2번에서 dogHospital.setAnimal(dog); 선언을 새로 한 이유가 있나요 ? 주석처리하고 컴파일해도 정상적으로 작동해서 여쭤봅니다.
a=[1,2,3,4,5] b=a[:] b.append(6) print(id(a[0]),id(b[0])) a[0]=-1 print(id(a[0]),id(b[0])) 위 코드에서 강사님께서 말씀하신대로 b=a[:] 했을때 각 a와 b의 elment들이 같은 id인것을 확인 했습니다. 그런데 a[0]=-1을 했을때 새로운 주소에 할당이 되는것 같은데요 이유가 뭔지 궁금합니다. 그리고 혹시 id로 접근해서 값을 변경하는것도 가능한가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df[:int(len(df)*0.7)] 저는 위와 같이 적었는데 이렇게 적어줘도 상관없을까요? 강의에서는 iloc를 사용해서요!
위의 에러가 발생하여 질문드립니다. 맨 아래는 제가 작성한 전체 코드 이고, df['subscribed'] = pd.to_datetime(df['subscribed']) 위 코드에서 에러가 발생한 것입니다. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/빅분기 놀이터 Dataset/members.csv') # print(df.head()) df['subscribed'] = pd.to_datetime(df['subscribed']) df['month'] = df['subscribed'].df.month df = df.groupby(df['month']).count() print(df.sort_values('subscribed').index[0])
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 a1 = a[['s1','s2','s3','s4','s5']] sum = a1.sum(axis=1)>0.1 print(sum.sum()) 문제에서 요구한 칼럼을 뽑아서 새로운 데이터 프레임을 만들어서 코딩했습니다. 이렇게 하니 102개가 나왔는데, 어떤 부분에서 문제가 발생하는지 잘 모르겠습니다.
코랩의 노트북 작업시 질문입니다. 노트북에서 한번 따라쳐보고 밑에서 새로 혼자 작성해보는 식으로 해보는데요, 언제부턴가 한번 코드를 치고난 후에는, 코드가 자꾸 자동완성이 되서 치기도 전에 코드가 완성되더라구요.혹시 노트북내에서 자동완성 기능을 끌 수 있는 방법이 있나요?
안녕하세요. 내부 클래스 관련하여 물어 볼게 있습니다. 외부 클래스 내의 내부 클래스가 있을 때 외부 클래스의 인스턴스만 생성할 때 메모리 구조가 궁금합니다. (외부 클래스만 생성하면 힙 메모리에는 외부 클래스만 생성 되는지, 내부 클래스는 클래스 정보가 있는 메소드 영역에 있는지, 내부 클래스가 생성 되어야만 힙 메모리에 생성 되는지) 외부 클래스를 생성 후 참조 변수를 통해 내부 클래스를 생성하는데 내부 클래스의 인스턴스가 필요 없게 될 경우 힙 메모리에 있는 외부 클래스와 내부 클래스가 동시에 가비지 컬렉션이 삭제하는지 궁금합니다. 감사합니다.
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 해시 인덱스를 ([데이터 값] % [배열 크기])로 지정하는 원리라는 것을 알게 되었습니다. 데이터 값이 Integer라서 나머지 연산이 가능했는데, 데이터가 다른 타입이면 나머지 연산을 어떻게 하나요?
