too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed 저장을 하려면 이런 오류가 자꾸뜨는데 확인부탁드립니다. submit=pd.DataFrame({'CLIENTNUM':test_id, 'Attrition_Flag': pred[:,1]})
mean /mean_se/mean_ci_lower/mean_ci_upper/obs_ci_lower/obs_ci_upper/ 6회 기출문제 작업형3 마지막 문제 신뢰구간 구하는 문제에서 위와 같이 표가 나왔는데요. obs_ci_lower/obs_ci_upper 이 구간이 아니고 mean_ci_lower/mean_ci_upper 이 구간 인건가요?
강의 수강 중 궁금한 점이 있어 질문드립니다. s3 배포 시 제약조건? 멀티 프로바이더 부분에서 s3 배포 시, 서울 리전에만 배포가 안됩니다. (still creating 무한루프) 제가 배포하려는 코드는 아래와 같습니다. # provider.tf provider "aws" { region = "ap-northeast-2" } provider "aws" { alias = "apne3" region = "ap-northeast-3" } # main.tf resource "aws_s3_bucket" "apne2" { bucket = "tf-apne2-hb" } # 오사카 리전 resource "aws_s3_bucket" "apne3" { bucket = "tf-apne3-hb" provider = aws.apne3 } 서울 리전에 배포할 때 해당 버킷명을 사용할 때만 배포가 안되며, 다른 버킷명이나 다른 리전에 배포하면 잘 배포가 됩니다. 콘솔에서 위와 동일하게 생성해보면 "the ap-northeast-2 location constraint is incompatible for the region specific endpoint this request was sent to." 와 같은 에러가 떨어지는데 처음보는 경우라 혹시 알고 계신게 있는지 궁금해서 질문 남깁니다. vpc 배포 후 provider 변경 resource "aws_vpc" "apne2" { cidr_block = "10.0.0.0/16" } resource "aws_vpc" "apne3" { cidr_block = "10.0.0.0/16" } 위처럼 배포 시 서울 리전에 vpc가 2개 생성됐습니다. 이후 apne3 vpc 리소스에 provider = aws.apne3 을 추가한 후 plan 해보면 서울 리전에 vpc가 삭제되고 오사카 리전에 생기는게 아닌, 서울 리전에도 남고 오사카 리전에도 새로 추가가 됩니다. tfstate 파일에서도 provider와 속성값들이 변경은 되는데 기존 리소스는 왜 삭제되지 않는지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다.작업형2번에서 데이터를 분리할 때 train, target 2.train(타겟드랍), train(타켓) 이렇게 train을 그대로 쓸 때와 타겟을 없앤 train을 쓸 때의 차이가 헷갈립니다. 그리고 타겟으로 뺄 때외 안뺄때는 편의 차이인지 이유가 있는지 궁금합니다. 감사합니다.
안녕하세요~ 작업형3 C() 관련해서 이렇게 이해하면 될까요? 범주형 값일 때, 경우1. ols(회귀), logit(로지스틱회귀) 문자형 → 자동 처리 수치형 → C() 경우2. 분산분석 독립변수 == 범주형 변수 → 숫자만 C()로 묶어도 되고, 독립 변수 모두를 각각 C()로 묶어도 됨 항상 좋은 강의 감사합니다! 😊
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 cond1 = df['age'].mean() + df['age'].std() * 1.5 cond2 = df['age'].mean() - df['age'].std() * 1.5 out1 = df['age'] > cond1 out2 = df['age'] < cond2 print(df['age'][out1 | out2].sum()) print(df[(cond1)|(cond2)]['age'].sum()) 아래 코딩처럼 cond1 ,cond2 를 괄호로 묶으신 이유가 있을까요?? 위 방법처럼 묶지 않았을 때 같은 정답 나왔습니다!
뭔가 알면 알수록 계속 욕심이 생깁니다.. (시험 때 어떻게든 score를 높이기 위해..) 총구매액, 최대구매액, 환불금액 같은 경우는 숫자가 너무나도 크기 때문에, StandardScaler를 쓰면 좋을 것 같아 보입니다. StandardScaler는 그 해당 컬럼 값의 max값과 min값이 1000이상 차이나면 사용하면 좋을까요? 어떤 경우에 쓰면 좋을지 방향성을 알고 싶습니다.
[질문 내용] 안녕하세요, 스프링부트 3.3.0 버전이라서 교재에 나온대로 mybatis-spring-boot-starter 3.0.3으로 추가했는데 다음과 같이 ItemMapper가 빈으로 등록되지 않습니다. Could not autowire. No beans of 'ItemMapper' type found. 그래서 다른 분들처럼 버전 내려보기도 해봤는데 계속 오류가 뜨네요. 자주하는 질문에 나오는 프로젝트 초기화도 해봤는데 오류가 생깁니다. 한번 봐주시면 감사하겠습니다. 구글 드라이브 https://drive.google.com/file/d/1EDUWv_GFWyZqOXpXsSuGvkU_ovDC8SWA/view?usp=sharing
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 판다스에서 .corr사용했을 때 오류가 떠서 numeric_only=True같이 입력했는데 시험때도 써야하나요?
homeController에서 return "redirect:/items"; 를통해 itemController에 있는 items로 매핑이 된 메서드로 이동해 items뷰템플릿을 보여주는건 이해했습니다! 그런데 왜 localhost:8080 을 웝페이지에 띄웠을 때 static에있는 index.html이 호출이 되지 않고 homeController에있는 /URL이 호출이되나요 ? requestMapping("/") 이게 기본화면과 매핑된 URL인가요 ??
현재 특정날에 (예: 2024.06.20 11:00) 에 쿠폰을 배포하는 서비스를 구현하려고 합니다. 흔히 배민에서도 이런 이벤트를 진행하는 걸로 알고 있고, 쿠폰은 아니지만, 인강 사이트 등에서 프리패스 상품을 오픈할 때 특정 날에 활성화돼서 해당 상품을 구매할 수 있도록 하는 것으로 알고 있습니다. 이외에도 콘서트 티케팅 오픈, 수강신청 오픈 등등 이러한 서비스를 구현하고자 하는데, 어떤 키워드로 검색을 하여 접근할지 감이 안옵니다.... 이것과 관련하여 어떤 키워드로 접근하면 좋을지 조언을 부탁드립니다.
@Data @Builder @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class LoginDto { @NotBlank private String email; @NotBlank private String password; } ------------------------------------- @Component public class LoginValidator implements Validator { private final UserRepository userRepository; public LoginValidator(UserRepository userRepository) { this.userRepository = userRepository; } @Override public boolean supports(Class<?> clazz) { return LoginDto.class.isAssignableFrom(clazz); } @Override public void validate(Object target, Errors errors) { LoginDto loginDto = (LoginDto) target; User user = userRepository.findByEmail(loginDto.getEmail()); if (user == null) { throw new LoginFailedException("User not found"); } if (!user.getPassword().equals(loginDto.getPassword())) { throw new LoginFailedException("Invalid password"); } } } 위 코드처럼 DTO 클래스에서 간단한 검증은 bean validation으로 시행하고, 복잡한 검증로직은 LoginValidator에서 관리 및 커스텀 예외를 리턴하는 방식은 안좋은 방식인가요? 제가 알기로는 errors는 bindingresult처럼 복잡한 검증이 아니라 단순한 검증결과를 담는 것으로 알고 있는데, validate를 override하여 복잡한 검증 실행 및 검증 결과를 LoginFailedException(커스텀 예외)으로 반환하려고 하니 Errors를 리턴해야 한다는 강제성 때문에 혼란이 생겼습니다. 따라서 제가 궁금한 점은, 간단한 검증작업(ex. 정규식) 과 복잡한 검증작업(ex.이메일,비밀번호가 DB에 있는지 검증)은 어떻게 처리하는게 이상적인가? 입니다. 저는 각각 Bean Validation, Validator(커스텀 예외 반환)로 해보려했는데 아닌 것 같아서 질문드립니다. 감사합니다.
앞에서부터 70% 데이터 중 views 컬럼의 3사분위 수에서 1사분위 수를 뺀 값을 아래와 같이 풀이했는데, 코드가 실행되지 않는 이유가 궁금합니다. df = df[:int(len(df) * 0.7)] cond3 = df['views'].quantile(0.75) - df['views'].quantile(0.25) df[cond3]
여유 없으면 랜덤포레스트 모델 하나만 해도 크게 지장없는 걸로 알고 있습니다. 근데 모델 구성 중에 max_depth 이나 random_state에 따라 점수가 차이가 날 수 있는 건 당연한데, 이 차이가 많이 날 수 있나요...? 저번 시험에서 max_depth 설정한 사람과 안한 사람 차이 점수가 10점 이상 난 걸로 알고 있어서...ㅠ 그리고 예를들어 모델 검증으로 max_depth=7이 max_depth=5가 더 좋은 평가지표가 나왔는데, 실제 test랑 비교했을 때 max_depth=5가 더 좋을 수 있는 것 아닌가요...?
@Data @Builder @NoArgsConstructor @AllArgsConstructor public class LoginDto { @NotBlank private String email; @NotBlank private String password; } ------------------------------------- @Component public class LoginValidator implements Validator { private final UserRepository userRepository; public LoginValidator(UserRepository userRepository) { this.userRepository = userRepository; } @Override public boolean supports(Class<?> clazz) { return LoginDto.class.isAssignableFrom(clazz); } @Override public void validate(Object target, Errors errors) { LoginDto loginDto = (LoginDto) target; User user = userRepository.findByEmail(loginDto.getEmail()); if (user == null) { throw new LoginFailedException("User not found"); } if (!user.getPassword().equals(loginDto.getPassword())) { throw new LoginFailedException("Invalid password"); } } } 위 코드처럼 DTO 클래스에서 간단한 검증은 bean validation으로 시행하고, 복잡한 검증로직은 LoginValidator에서 관리 및 커스텀 예외를 리턴하는 방식은 안좋은 방식인가요? 제가 알기로는 errors는 bindingresult처럼 복잡한 검증이 아니라 단순한 검증결과를 담는 것으로 알고 있는데, validate를 override하여 복잡한 검증 실행 및 검증 결과를 LoginFailedException(커스텀 예외)으로 반환하려고 하니 Errors를 리턴해야 한다는 강제성 때문에 혼란이 생겼습니다. 따라서 제가 궁금한 점은, 간단한 검증작업(ex. 정규식) 과 복잡한 검증작업(ex.이메일,비밀번호가 DB에 있는지 검증)은 어떻게 처리하는게 이상적인가? 입니다. 저는 각각 Bean Validation, Validator(커스텀 예외 반환)로 해보려했는데 아닌 것 같아서 질문드립니다. 감사합니다.
