학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 자료형 1을 푸는데 df에 덮어쓴 수식이 잘못되서 시험에서 제공하는 처음 데이터 상태로 되돌릴 수는 없나요?
두 가지 질문이 있습니다. 1. 아래 코딩부분 강의에서는 유형별로 0,1 로 나오는데 제꺼는 true, false 로 나옵니다. 문제 없는건가요? 왜 다르게 나오는지 알고싶습니다. #원핫인코딩 df2 = pd.get_dummies ( df ) df2.head () model.summary 했을 때 나오지 않은 유형(강의에서는A)를 drop하면 되는건가요? 전부 다 나온다고 하면... 어떤 기준으로 드롭해야할까요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요! 기출2회 작업형1 2번문제 문의드립니다. std1과 std2가 같게 나왔는데, 한번에 돌리다보니 덮어써진 것 같습니다. 질문들을 찾아보니 코드를 다시 쓰면 된다고 답변을 다셨던데, 어디에 어떤 코드를 쓰면 될까요? 그리고 처음 std1을 찾을 때도 강의와는 다른 값이 나오던데, 이거는 이유가 있을까요?
안녕하세요, 강의 너무나 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 지금 제가 듣고 있는 mm_faster_rcnn_train_kitti를 다루고 있는 수업에서 old colab버전과 new kaggle 버전을 비교하는 과정에서 차이가 있는데, 이것이 저와 같이 컴뷰터 비전이 처음인 사람들에게 너무 큰 이슈여서 강사님께 이 부분을 개선시키면 어떨까 제안드리고픈게 있어서 제보드립니다. old colab 버전에는 ms coco데이터셋의 annotation 버전에서 변환한 mmdetection의 중립데이터형태 (mid point)에 대한 텍스트와 이미지를 활용한 설명이 꽤 자세하게 들어가 있는데, kaggle버전으로 넘어오면서 이 셀이 통째로 사라진듯하여 kaggle 버전에도 이것을 넣어주시는건 어떨까요? 강의를 봐도 이해가 가지 않아 여러번 돌려보다가 찾아서 제보드립니다 .
강사님 덕에 아무것도 몰랐던 파이선에 대해서 알고 빅분기 실기 준비 원활하게 잘 하고 있습니다. 주석처리 관련해서 Ctrl+/로 하는 걸로 아는데요.. 코랩이나 실기체험 프로그램에서 처음엔 잘 되다가 몇 분 지나면 안되는데, 왜 그럴까요.. 안되니까 너무 답답하네요...
저는 문제를 보고 9회차의 작업형2 방식과 동일하게 아래와 같이 했는데요 이렇게 해도 되나요? drop와 레이블인코딩을 하지 않았을때 값이 10정도 차이가 나서 질문 드립니다! # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read _csv(" churn_train.csv ") test = pd.read _csv(" churn_test.csv ") target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) #랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_absolute_error print(mean_absolute_error(y_val, pred)) # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) lg.fit (X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print(mean_absolute_error(y_val, pred))
안녕하세요. n8n의 새로운 Python (Native) (Beta) 런타임 은 보안 및 실행 환경 제어를 위해 이처럼 다른 노드의 데이터를 참조하는 비표준 _ 헬퍼 함수를 지원하지 않는다고 합니다. 아래 코드 수정이 필요해 보입니다. # n8n Code (Python) node merged = {} # 1) 모든 아이템의 json을 순서대로 병합 (뒤에 오는 값이 우선) for item in items: merged.update(item.get("json", {})) # 2) ID 추가 merged["ID"] = _('IMG - 시트 행 가져오기').first(). json.ID # 3) 단일 아이템으로 반환 return [{"json": merged}]
이미지 생성 > IMG - JSON 병합 및 ID추가 노드에서 여러건을 처리하는 경우 merged["ID"] = _('IMG - 시트 행 가져오기').first(). json.ID 여기에서 무조건 첫번째 ID에 갱신을 하고 시트에 첫번째에만 URL이 갱신되고있는데 제가 잘못 구현한부분이 있을까요?
['f','i','r','s','t','\0','r','i','n','g']을 for문으로 첫 번째 인덱스부터 끝까지 %c로 출력하면 first ring이라고 하셨는데, '\0' 널문자가 %c로 출력하면 공백이 되나요? 출력 결과가 "first ring"이 되는지, "firstring"이 되는지 모르겠습니다.