안녕하세요! 머신러닝 학습 중에 DT,RF,XGBOOST 모두 선생님이 하신 것과 동일하게 코드 작성하고 실행했는데 모두 결과값이 다르게 나와서요. 제가 무언가를 잘못 한 걸까요?? 이게 DT랑 RF는 결과값이 똑같이 나왔습니다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val[cols]) pred[:10] array([[1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.]]) 이게 XGB입니다. from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val[cols]) pred[:10] array([[9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05], [9.999634e-01, 3.657642e-05]], dtype=float32) 그리고 이 예측데이터로 roc_auc 스코어를 뽑아내려고 하니 이런 오류가 뜨면서 안된다고 해서요. 무엇이 문제인지 궁금합니다ㅠㅠ from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score(y_val,pred[:,1]) /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/metrics/_ranking.py in _binary_roc_auc_score(y_true, y_score, sample_weight, max_fpr) 337 """Binary roc auc score.""" 338 if len(np.unique(y_true)) != 2: --> 339 raise ValueError( 340 "Only one class present in y_true. ROC AUC score " 341 "is not defined in that case." ValueError: Only one class present in y_true. ROC AUC score is not defined in that case.
[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] LinkedHashSet은 HashSet과 같은데 Node를 추가해서 입력 순서를 유지한다 들었습니다.그럼 만약에 HashIndex가 같은 경우(해시 충돌) Node도 HashSet과 같이 List 형식으로 저장이 되는게 맞을까요?
안녕하세요, 강의를 듣다가 몇가지 질문이 생겼습니다. 1. Pessimitic Lock와 Optimitic Lock 는 select 구문(@Query("select ...) 나 find 쿼리메서드)에서만 @Lock을 적용하는거라고 이해하면 될까요? 2. Pessimitic Lock 과 Optimitic Lock 의 벌크 수정 쿼리는 어떻게 처리가 되는건가요? 2-1. Pessimitic Lock 은 select 절로 데이터를 가져오지 않는다면 어떻게 벌크 수정이 되는건가요? 2-2. Optimitic Lock 은 벌크 연산에서 직접 버전을 수정하는게 맞을까요? 좋은 강의 감사합니다.
SQL의 ON절과 QueryDsl의 ON절 간에 차이가 있어보여 질문드립니다. SQL의 ON절에서는 테이블과 테이블 간에 어떤 컬럼을 기준으로 조인될 것인가를 명시하는 기능을 하는데 비해, QueryDsl에서는 join메서드가 그 기능을 포함하고 on메서드가 마치 sql의 where절의 역할을 하는 것(그렇기 때문에 QueryDsl에서는 SQL과 달리 on 메서드와 where 메서드를 함께 사용할 수 없음)으로 보이는데 맞을까요?
[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] @Repository public class MemberRepository { @PersistenceContext private EntityManager em; .... } 위 코드에서 질문이 하나 있는데요, EntityManagerFactory가 스프링 빈으로 디폴트로 등록이 되고 위 em에다가 entitymanager를 만들어서 주입을 해 주는 것인지, 아니면 EntityManager가 스프링 빈으로 아예 등록이 되고 저 위에다가 주입이 되는 것인지(아닐 것 같기는 합니다!)궁금합니다
N=4 일 때 좌표 4개가 주어지고 1명, 2명, 3명, 4명 모였을 때의 경우의 수를 비교해야할 것 같은데 1명 모였을때 경우의 수, 2명 모였을 때 경우의 수, 3명 모였을 때 경우의 수, 4명 모였을 때 경우의 수를 어떻게 그 좌표 조합을 만들 수 있는지 고민입니다. 1명 모였을 때는 단일 반복문, 2명일 때 2중 반복문, 3명일 때 3중 반복문이 필요할 것 같은데... 이게 N개면 N개의 반복문을 만드는게 맞나 싶어서요.. ㅠ
기출 3회 작업형 2에서 피처엔지니어링 전 df.select _dtypes(exclude = "o").copy() .... 로 트레인 데이터와 테스트 데이터를 수치와 범주형으로 나눈 후 수치형 MinMaxScaler 범주형 원핫인코딩으로 각각 피처링을 하셨는데 이때 수치형을 보면 cols = ["A", "B"...]로 오브젝트형을 지정하셨더라구요. 피처엔지니어링때 cols =[ ] 를 별도 지정하더라도 위 데이터를 나누는 과정이 필수일까요?? 아래처럼 해도 되면 concat도 필요없을거 같아서요. 예) df.select _dtypes(exclude = "o").copy() << 이과정없이 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() cols = ['Age', 'FamilyMembers'] train[cols] = scaler.fit _transform(train[cols]) test[cols] = scaler. transform(test[cols]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = ['Nationality'] for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit _transform(train[col]) test[col] = le.transfrom(test[col])
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 네 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 네 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 네 [질문 내용] 1. 회원 서비스를 테스트할 때, DI를 하는 이유를 저는 아래처럼 이해했는데 이것이 맞는 이해인지 궁금합니다. MemberService() 를 실행하는 순간 MemoryMemberRepository 가 new로 생성되고, 그 다음줄에서 MemoryMemberRepository 를 새롭개 new로 생성한다. 현재의 코드에서는 Store 가 static 하게 선언되었으므로 그런 문제가 발생하지 않겠지만, 그렇지 않다면 MemberService 와 MemoryMemberRepository 가 서로 다른 레포지토리 인스턴스를 가지게된다. 위 내용이 맞다면, 모듈 테스트를 하지 않는다는 가정하에 해당 부분 뒤에 나오는 스프링 통합 테스트를 할 때는 이미 스프링 컨테이너에 레포지토리가 등록되어 있으므로 생성자를 활용한 의존성 주입이 필요없는 것이 맞나요? 아래 그림은 최종적으로 제가 구조를 이해한 것을 구조화 한 것인데 혹시 틀린 부분이 있는지 궁금합니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 백엔드와 웹기술 입문 (파이썬 중급, flask[플라스크] 로 이해하는 백엔드 및 웹기술 기본) [풀스택 Part1-1]
터미널에서 conda activate가 되어 있는 경우에는 conda 설치 위치의 bin을 참조하게 되더라구요. 그래서 강의를 따라서 설치 후 서버를 실행하면 /USERS/{유저}/opt/ananconda3/~~ 를 계속 참조해서 오류가 발생합니다. 이런 경우엔 conda 가상환경을 꺼주시면 정상적으로 동작합니다. conda deactivate mysql.server start
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 더 큰 숫자 찾기문제에 int max = (a > b) ? a : b;가 아닌 String status = (a > b) ? "10" : "20";는 틀린 답인가요? 이유도 궁금합니다
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] 익명 클래스는 이름이 없는 지역 클래스라고 하셨는데 익명 클래스를 메소드 파라미터로 넘기는 부분에서 사용하기 때문에 지역 클래스라고 하는건가요??
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) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 사진에서 4. flush, 5. commit은 무엇을 의미하는 것인지 궁금합니다.
선생님! 6:05초에 logit("종속변수 ~ 독립변수 + " ) 넣어줄때요, 종속변수는 문제에서 생존여부(Survived)를 예측하고자 한다고 했기때문에 종속변수가 되는걸까요? 아니면 문제 1번에서 Gender 와 Survived 간의 독립성 검정을 한다고 했을때 문제 2번에 Gender가 독립변수인게 적혀있기 때문에 Survived 는 자동으로 종속변수가 되는걸까요? 종속변수를 어떻게 확인해야 하는지 잘 모르겠습니다!
