섹션7 강의를 듣고 있습니다. visual studio 2019을 다운받고 windows forms net framework에 들어가 프로젝트 만들었는데 도구상자도 안뜸니다 해결부탁드립니다도구 상자에서 button을 선택하려는데화면처럼 사용할 수 있는 컨트롤이 없다고 나옵니다.구글에 검색했더니 같은 문제를 겪는 사람은 많았으나 리셋, toolbox.tbd toolbox_reset.tbd toolboxIndex.tbd toolboxIndex_reset.tbd 지우기 등등 모두 시도해보았지만 전혀 되지 않습니다.모두 보기로 보면 도구들이 표시는 되나 여전히 회색으로 사용할 수 없는 상태입니다.  도구상자가 안뜸니다 해결부탁드립니다 ㅎㅎ이 문제를 도대체 어떻게 해결해야 할까요?C#객체지향

ㅇ

영상 싱크가 맞지 않습니다 ㅠㅠ 헤더영역에 특히 그렇습니다 ㅠ 

네, 데이터를 나누지 않고 전체데이터를 학습하고, 평가지표 검정 없이 test 예측결과를 바로 제출해도됩니다. 회귀와 분류만 틀리지 않으면 큰 문제는 없습니다.===========답변해주셔서 너무 감사합니다.근데 죄송하지만 답변 보고 더 모르겠어서 부득이 재질문드려요...ㅠㅠ저는 아래와 같이 6번에서 평가지표 점정만 빼도 될지를 여쭤봤던건데아래와 같이 해도 40점을 받을 수 있을까요.. 한번 더 여쭤봐서 번거롭게 해 죄송해요.3. EDA4. 전처리target = train.pop('열이름') print(train.shape, test.shape)train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)print(train.shape, test.shape) 5. 분할from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) 6. 학습from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #분류 // # 회귀: RandomForestRegressorrf = RandomForestClassifier(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val) 7.예측pred = rf.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]})submit.to_csv("result.csv", index=False)==============================================작업형2 한가지로만 푸는 것이 7회까지만 되어 있는데8회 작업형 2도 위와 같이 쭉 진행해보면 MAE가 946.9158838362998로 강의보다 오히려 줄어드는 것 같습니다.

기출 6번 유형 2번에서 XGBClassifier를 써 보니 오류가 나네요원인이 무엇인지 잘 모르겠습니다. ㅜ.ㅜ ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-40-1402441d5d03> in <cell line: 30>() 28 from xgboost import XGBClassifier 29 xg = XGBClassifier() ---> 30 xg.fit(x_tr, y_tr) 31 pred2 = xg.predict(x_val) 32 1 frames/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/xgboost/sklearn.py in fit(self, X, y, sample_weight, base_margin, eval_set, verbose, xgb_model, sample_weight_eval_set, base_margin_eval_set, feature_weights) 1489 or not (classes == expected_classes).all() 1490 ): -> 1491 raise ValueError( 1492 f"Invalid classes inferred from unique values of `y`. " 1493 f"Expected: {expected_classes}, got {classes}" ValueError: Invalid classes inferred from unique values of `y`. Expected: [0 1 2 3 4], got ['High' 'Low' 'Medium' 'Very High' 'Very Low']

멀티스테이지 빌드에서 singlestage에는 메이븐 이용해서, 어플리케이션 다 빌드하고, 그것을 이걸로 실행한다는데 멀티 스테이지에서는먼저 메이븐으로 어플리케이션을 빌드하고 이후에 이 openjdk 베이스 이미지로 어플리케이션을 실행한다고 이해했는데 그렇다면 싱글 스테이지에서는 openjdk 이미지가 없는데 저 jar파일을 어떻게 컨테이너에서 실행시킬 수 있는건가요?? 

이부분이 웹상에 확인이 안돼서 혹시 실습할 이미지 파일 보내주실 수 있으신가요?

   랜덤하게 좌표 찍히는것도 확인했고 다른 설정도 모두 동일하게 잘 된거 같은데 이동을 하지 않습니다...

생성자를 private로 하고 그 위에 빌더패턴을 사용하는데,이러면은 결국에 모든 곳에서 생성자에 접근 가능하다는 얘기인데 private를 쓰고 builder를 하시는 이유가 있나요 ?

get_dummies 에서 drop_first=True 를 필수로 작성해야하나요?

계속 코랩으로 연습하다보니 궁금해 문의드립니다.유형2에서 베이스라인잡아놓고 돌아와서 인코딩이나 스케일할때 강의중에는 이전셀실행을 사용하는데 시험환경에서는 이전셀실행 기능이 있는지와 어떤식으로 해당 기능이 적용되는가 급 궁금해 질문드립니다.

 학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 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) 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오)[질문 내용]영한님 강의 잘 듣고 있습니다!!지금 강의도 정말정말 좋고 많은 것을 다루지만, 이런 것들을 다룰 예정은 없는지 여쭤보고 싶습니다!Lock next level(자바)ReadWriteLock, StampedLock, Mutex, Semaphore비동기/멀티스레드 next level(feat. 스프링)CountDownLatch 사용법, Transaction 동시성 테스트, 멀티스레드를 활용한 성능/부하 테스트 방법 항상 잘 배우고 있습니다 감사합니다 ☺ 

안녕하세요.덕분에 재미있게 공부중입니다. example 폴더에 있는 기존 스크립트 들에서전역에 변수를 지정후 사용을 안할경우 워링이 뜹니다. 문제는 워링이 뜨던 스크립트를 게임오브젝트에서 연동 제외하고 새로 게임오브젝트에 다른 스크립트를 연동해도 기존에 스크립트에 오류뜨던게 같이 뜹니다. 맞는건가요? 지역변수는 상관없고 전역변수에서만 워닝이 뜨네요.프로젝트 폴더에 있는건 유니티에서 상시 다 읽어들인다고 보면 될까요?       

선생님께서 영상에서 보여주신 것처럼 Frame은 실제 화면 상관없이 길게 하고, 맨 하단에 하단바 Fixed position으로 놓아주고, Prototype에서 볼때 실제 볼 디바이스 설정해서 보는 방법이 있고,1번 방법 아니면 첨부 이미지와 같이 Frame을 실제 볼 디바이스 해상도로 설정해주고, 하단바를 저런 식으로 Frame 하단에 붙여주고, 그 밑으로 스크롤 되는 컨텐츠들은 Frame 밖에 저렇게 놓고 묶어주는게 맞는건가요? (핑크색 바탕에 블랙 사각형 4개 있는 것이 하단바입니다.) 1번 방법이 디자인 작업할때는 쉬운데, Prototype에서 해당 디바이스 설정하면 자꾸 휴대폰 모양 프레임이 나와서 별로예요.. 다른 방법이 있는지요. 조언 부탁드립니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - ★ 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.  안녕하세요 선생님 6:25 loft 입력하고 네모 두개를 잡고화살표 방향이 나온뒤로 또 다시 엔터를 누르면 로프트 옵션이나와서 더 이상 진행이 안되요 ㅠㅠ어떻게해야될까요? 

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.http://boj.kr/9fff1d9753f744368a676b0324bf1c6e코드가 너무 복잡한건지 TestCase도 통과를 못합니다.맵을 선생님이랑 다르게 만들었는데 이게 문제인건지...아예 다른 문제점이 존재하는건지 아무리 살펴봐도 모르겠어서 질문남깁니다 ㅠㅠ

랜덤포레스트에서 estimators와 depth 파라미터 수정할때,둘중 어떤것을 미세조정으로 먼저 맞추는 것이 낫나요? 그리고 estimators=100, depth =3이라고 하셨는데,아무것도 설정 안해줫을 값이랑 같지가 않습니다.아무것도 설정안해주며 자동으로 기본값으로 되는거아닌가요

강의 잘 들었습니다🙏락을 구현할 때 ReadLock을 만들었는데 전체 강의 코드를 보면 ReadLock을 사용하는 데가 없더라고요(DB 쪽은 스킵했습니다). 우리 프로젝트에만 해당하는 특별한 경우인지 실무에서도 WriteLock 사용이 압도적으로 높은 것인지 궁금합니다.락을 직접 구현한 이유 중 하나가 (동일 스레드 기준) 쓰기 락이 걸려있을 때 읽기를 허용하기 위한 것도 있었는데, 읽기 락을 만들어놓고 한 번도 사용하지 않았다는 사실이 약간 신기하게 느껴졌습니다.+) 답변하시기 전에 추가 질문서두에 말씀하신, 직접 락을 구현하는 이유가, 기획 데이터는 대부분 읽기를 수행하는데(잘 안 바뀌는 데이터), 굳이 스레드 간에 상호배타적일 필요가 없기 때문에(표준을 이용한 방법이 있으나), 읽기에 대해선 모든 스레드가 접근할 수 있게 ReaderLock이 필요한 걸로 이해했습니다.그렇다면 운영에서 기획 데이터에 아이템을 추가한 걸 화면에 보여줘야 할 때는, WRITE_LOCK이 사용되나요?..기획 데이터를 실시간으로 읽어오는 건지 업데이트를 하면 서버를 재시작하는 건지 궁금합니다. 실무 경험이 없다 보니까 기획 데이터로 예를 들어주실 때 상황이 명확하게 안 그려지네요. 서버를 재시작하는 거라면 이미 변경된 데이터를 서버 구동 때 읽어오는데 쓰기 락이 왜 필요한지 궁금합니다.

아래와 같이 코딩을 했는데, RMSE값이 42만 정도가 나옵니다. 강사님 강의에서는 4만 수준으로 나오는데요.무엇이 잘못된건지 모르겠습니다...ㅜimport pandas as pd train=pd.read_csv('mart_train.csv') test=pd.read_csv('mart_test.csv') # print(train.info(), test.info()) y=train.pop('total') # print(y.describe()) # print(train.info(), test.info()) print(train.shape, test.shape) total=pd.concat([train,test], axis=0) print(total.shape) total=pd.get_dummies(total) print(total.shape) train=total[0:700] test=total[700:] print(train.shape, test.shape) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train, y, test_size=0.2, random_state=2024) print(X_train.shape, X_val.shape, y_train.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(random_state=2024) rf.fit(X_train, y_train) pred=rf.predict(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import mean_squared_error print(mean_squared_error(pred, y_val)**0.5) result=rf.predict(test) # print(result) print(result.shape) final=pd.DataFrame({ 'pred':result }) final.to_csv('result.csv', index=False)  

타겟값 변경은 주로 분류 문제에서 범주형 라벨을 숫자로 변환해야 할 때 사용됩니다. 예를 들어, 이진 분류에서는 True/False, Yes/No와 같은 값이 입력될 수 있으며, 이러한 값을 0과 1처럼 변환하여 모델에서 사용할 수 있습니다. 예로 주신 (y_test['income'] != '<=50K').astype(int)은 소득이 특정 값보다 작거나 큰지를 0과 1로 변환하는 작업입니다. 이 작업은 타겟 라벨을 모델에서 이해할 수 있는 형식으로 변환하기 위해 필요합니다. 그렇다면 범주형을 숫자로 변환해서 모델에서 이해하도록 변경해야하는 경우는 그럼 어떤 경우가 있을까요?