import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")pd.set_option('display.max_columns', None)# print(train.shape, test.shape)# print(train.head())# print(test.head())# print(train.info())# print(train.isnull().sum())# print(test.isnull().sum())train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)cols = ['회원ID', '총구매액', '최대구매액','환불금액','방문일수','방문당구매건수','주말방문비율','구매주기']# print(train.isnull().sum())# print(test.isnull().sum())target = train.pop('성별')# print(train.shape, test.shape)train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)# print(train.shape, test.shape)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train[cols],target, test_size = 0.2, random_state = 2022)print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier(random_state = 2022)rf.fit(X_tr[cols], y_tr)pred = rf.predict_proba(X_val[cols])# print(pred)from sklearn.metrics import roc_auc_scoreprint(roc_auc_score(y_val,pred[:,1]))pred = rf.predict_proba(test[cols])submit = pd.DataFrame({'pred' : pred[:,1]})submit.to_csv('result.csv', index=False)print(pd.read_csv('result.csv')) 그리고 코랩에서 연습할 때는 submit.to_csv('result.csv', index=False) 해당 코드를 작성하면, 파일 칸에 생기는 것을 확인했었는데, 여기서는 따로 생성이 안되고 그냥 제출하기만 하면 될까요? 

docker run -p 8080:8080 --name mytomcat docker-server동일하게 명명을 작성했는데 exec /usr/local/tomcat/bin/catalina.sh: invalid argument라는 오류가 계속 발생합니다.다른 수강생 분들이 올리신 질문을 참고해서 해결하려고 했지만 오류가 해결되지 않아 여쭈어 봅니다 현재 사용중인 PC는 M3 이며 ssh키 까지는 접속이 되었습니다.

[질문 내용]관심사의 분리 영상에서 김영한 강사님께서 DIP를 지킨 것을 강조하고 있는데 제가 보았을 때는 DIP도 지키고 OCP도 지켜진 것을 확인하였습니다. 그러나 OCP도 지켰다는 것은 왜 얘기를 안 하시는지 궁금합니다.

시간이 지나서 강의를 들어서인지 그 동안 피그마 업데이트가 좀 많이 된거 같더라구요버튼 프로퍼티와 인스턴스 스왑 하실때 아래 1번 그림에서 만드는게 맞는지토글 버튼을 활용해 아이콘을 껏다 켰다 했는데 그부분이 2번 그림에서 진행하는게 맞는지 확인 부탁드립니다.12.

강의 자료모음 섹션에 다운 받았더니 Intro하고 Outro.pdf 밖에 없더라구요. 다른 섹션ppt도 받을 수 있을까요?

주어진 데이터셋(members.csv)의 앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용해 'f1'컬럼 결측치를 중앙값으로 채우기 전 후의 표준편차를 구하고, 두 표준편차 차이 계산하기 (단, 표본표준편차 기준, 두 표준편차 차이는 절대값으로 계산)여기서 제가 이해한 바로는 80퍼센트 데이터만을 활용하여 중앙값을 도출하고 그것을 통하여 f1컬럼을 채워넣고 전체 f1컬럼의 전후 표준오차를 계산하라고 이해하였습니다.문장을 여러번 읽어보아도 80퍼센트 데이터 활용의 정의가 모호한거 같은데요(80퍼센트 데이터를 활용해 중앙값으로 채우기 / 전후 표준오차 구하기 인지 80퍼센트 데이터를 활용해 중앙값 채우고 전후 표준오차 까지 구하기인지)이런 경우 감독관에게 그 범위를 질문을 할수 있나요?자의적으로 시험장에서 판단하기 힘든것 같아 질문드립니다.

트러블 슈팅 강의 내용대로 해도 안되서 일단 서포트 접수했는데 생각보다 대응이 오래걸리는것 같습니다.혹시나 해서 aws로 12개월 무료체험 하는쪽으로 만들어서 접속해봤는데 생각보다 느리더라구요 비슷한 문제를 겪는 수강생 중 해결된 케이스가 있다면 공유 부탁드립니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state=10, max_depth=10, n_estimators=400) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred = round(pred) 모델예측이후에 반올림이나 버림을 하고싶은데 int나 round를 써도 에러가뜹니다 어떻게 해결하나요? 아래는 에러메세지입니다. TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

사진과 같이 제출하라고 했는데 보통이제모델을 통해 예측을 한 결과는 test내의 id가 뒤죽박죽 이 된상태가 일반적입니다.아래는 저의 결과물입니다.그런데 제출할떄 index가 정렬되지 않아도 상관없는지,혹은 반드시 정렬해야하는지,또는 문제에서 요구할떄만 정렬하는지에 대해 문의드립니다.감사합니다. +추가로 문의드립니다문제 분석결과 인덱스를 고유번호인 Unnamed 0 가 아닌 test.index를 사용하여 submit을 구성하였는데요 이러면 어떤 컬럼이(고유번호)가 학습되었는지 정보가 없는 문제가 발생하지않나요? 혹은 인덱스는 전혀상관없나요?(단순히 채첨할떄 pred값의 순서를 통해서 채점하는 형식임을 질문)

2강부터 영상 재생이 안되네요ㅠㅠ

[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)예[질문 내용]강의에서 volatile을 적용하지 않은 예제에서MyTask flag값을 false로 바꾸고 count값을 출력했는데 이때MyTask Thread의 캐시메모리에있는 값을 메인메모리로 업데이트하고, Main Thread는 메인메모리에있는 count값을 캐시메모리에 동기화해서 갖고온걸까요? 출력할 때 컨텍스트 스위칭이 일어났다고 가정하면, 1_100_000_000이 출력될거라 생각했는데 궁금해서 질문드립니다!

회귀/분류 문제 구분할때 평가지표를 보고 구분을 하는건가요?예를 들어 f1_score로 평가하시오. -> 분류구나!MAE로 평가하시오. -> 회귀구나!이렇게 구분하면 될까요??3회차 기출문제 풀고있는데 평가지표 얘기가 없어서 이게 회귀인지 분류인지 구분을 못하겠어서 여쭤봅니다.(결과가 proba사용한 확률값인거 같아서 roc_auc_score밖에 못 사용하겠구나 -> 분류라고 생각했습니다.) 아 그리고 proba 사용해서 결과에는 양의 값(1)의 확률을 넣으시라고 했는데 이때 print(rf.classes_) 이거를 사용해서 1의 위치가 왼쪽인지 오른쪽인지 확인해야 되나요??

- 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 큰돌님! 강의를 보던중 제가 아는 지식이 이곳에 적용이 되는지 궁금해져서 질문을 남겨놓습니다.2주차 개념 4-1 인접행렬 8:00 경에 x(순회할때 j)를 중심으로 보는것보다 y(순회할때 i)를 중심으로 보는 것이 더 좋고 그 이유가 행별로 캐싱이 된다고 하셨는데요! 이때 y(순회할때 i)를 선택하는 것이 더 좋은 이유가 자세히 생각했을 때 데이터 지역성 때문에 그런것인지 의문을 가지게 되어 질문을 남겨보아요!

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. 저는 memberForm을 생성해서 뷰로 전송 -> 뷰에서 memberForm을 setter로 채움 -> 채운 memberForm을 post요청에 함께 전송으로 이해했습니다. 근데 create에서 받은 memberForm하고 createForm에서 받은 memberForm하고 다른 객체로 나옵니다.어디 부분이 잘못됐는지 알고싶습니다. 

from sklearn.preprocessing import RobustScaler for col in col_num: rs = RobustScaler() train[col] = rs.fit_transform(train[[col]]) test[col] = rs.transform(test[[col]]) rs = RobustScaler() train[col_num] = rs.fit_transform(train[col_num]) test[col_num] = rs.transform(test[col_num]) 쌤! 커뮤니티 찾아보다가 이렇게 반복문을 쓰지 않고도 한꺼번에 스케일러를 할 수 있다는 답변을 보았는데 궁금한 점이 있어서요. 저렇게 한꺼번에 진행하면 다른 컬럼들의 영향을 받지 않나요?? 반복문을 사용하면 해당 컬럼만 고려해서 스케일러를 적용해주는데 한꺼번에 사용하면 모든 컬럼을 고려해서 스케일러가 적용되기때문에 더 성능이 안 좋아지지 않나요?? 아! 그리고 인코딩은 필수, 스케일러는 선택이란 말을 봤는데 스케일러를 해도 안 해도 성능차이는 별로 없을까요?? 그냥 인코딩만 해도 40점 받을 수 있을까요?

강의 내용 중 "DI 환경에서는" 이란 말씀을 하시는데 처음 듣는 용어라서요.

안녕하세요 일코님! 덕분에 요즘 사무실에서 시간이 잘 갑니다.이번에 궁금한 점은 SetPos로 커서를 이동한 다음 글자 입력 말고 글자를 지우는 명령도 가능한가요?백스페이스 입력을 찾고싶은데 어딜 찾아도 확인할 수 없네요.. \b도 작동하지 않아서 문의드립니다

수업 때 RandomForest의 n_estimators 설정을 100~1000 범위로 말씀해주셨는데, 테스트를 해볼 때 50 (혹은 50이상 100미만)에서 높은 score가 나오는 경우가 많았습니다. 그래도 100 이상으로 설정하는게 합리적인 설정일까요?

npm run dev로 프로젝트 시작할 때 보면 하이드레이션 오류가 자주 뜨거든요.페이지 이동했다가 다시 오면 에러가 사라지길래 그냥 강의 들었었는데.빠트린 코드가 있는가 싶어서 새로 프로젝트를 새로 만들었거든요.  근데. 처음부터 같은 에러가 발생하네요!!!!!!!!!!!!!!!!!! 제 컴퓨터가 이상한건지....다른 분들은 에러가 안나는걸까요>??ㅜ_ㅜ 어떻게 했더니 에러가 났다. 이걸 말씀드려야 하는데ㅎㅎ허허허..... 어디서 왜 에러가 났는지 감이 안오네요 < 에러 >Hydration failed because the server rendered HTML didn't match the client. As a result this tree will be regenerated on the client. This can happen if a SSR-ed Client Component used- A server/client branch if (typeof window !== 'undefined'). - Variable input such as Date.now() or Math.random() which changes each time it's called. - Date formatting in a user's locale which doesn't match the server. - External changing data without sending a snapshot of it along with the HTML. - Invalid HTML tag nesting. It can also happen if the client has a browser extension installed which messes with the HTML before React loaded.See more info here: https://nextjs.org/docs/messages/react-hydration-error  검색해보니까. 뭐 버전차이 이런것도 있는 것 같아서 제 의존성 버전을 봤는데.. 최신 버전으로 설치된건데. 음...이거 말고 next 15.0.3 react 19.0.0은 설치가 안되더라고영 ㅎㅎ....원인을 밝히기가 어렵네영. "dependencies": { "react": "19.0.0-rc-66855b96-20241106", "react-dom": "19.0.0-rc-66855b96-20241106", "next": "15.0.3" }, 혹시나 해서 강사님 패키지 봤는데 next가 15.0.0버전이더라고요 이거로 설치했더니하이드레이션 에러는 안뜨네요!!! 험......... 버전 문ㅈㅔ였나봐요.. "dependencies": { "react": "19.0.0-rc-f994737d14-20240522", "react-dom": "19.0.0-rc-f994737d14-20240522", "next": "15.0.0-rc.0" }, 나름 해결한 것 같긴한데, 뭔가 찜찜해서 ㅎㅎ버전 차이로도 저와 같은 에러가 발생할 수 있는건가요??버전을 바꿔서 install 했는데, 이 상태로 강의를 계속 들어도 되겠죠???  주저리주저리... 고민의 글을 적어봤습니다ㅎㅎ  

train_test_split에서 test_size = 설정 보통 0.2로 하는데025으로 해서 더 잘 나오거나 혹은 0.15로 해서 더 잘나오면 test_size를 바꾸는게 의미가 있을까요?