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미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 항상 강의 잘 보고있습니다 몇가지 궁금한게 생겨서 질문하고싶은데 전에 강의 들을때 f1스코어 에서 pos_label을 붙이셨던걸 봤는데 이걸 붙이고 안붙이고는 어떻게 판별해야 할까요? from sklearn.metrics import f1_score f1= f1_score(y_val, pred[:,1], pos_label='>50K') average=macro는 왜 붙이는건지 알수 있을까요? 혹시 macro나 pos_label처럼 뒤에 따로 붙여야 하는 평가지표가 있다면 또 알려주실수 있을까요? 감사합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 하이퍼파라미터 튜닝 관련 질문있습니다. 강의에서는 XGBClassifier 하이퍼파라미터 튜닝값 의 기본값이 max_depth=3, learning_rate=0.1 이라고 말씀해주셨어요. 제 학습환경도 동일하게 코랩인데, 기본값이 다른 것 같아요. 결과를 비교해보니, 저는 max_depth=6, learning_rate=0.3이 기본값인 것 같고, gpt에 물어봐도 동일한 답변이 나옵니다. (아래 gpt답변 참고) 강의 촬영시점과 달라서 그런걸까요? 시험환경에서는 기본값이 또 다를까요? 그러면 시험환경에서는 기본값 의존하지말고 그냥 하나하나 값을 직접 찍어보는게 좋을까요?
해결됨
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가끔 문제가 있긴 했지만 잘 해결하고 드디어 완강하여 워크플로우를 완성했습니다. 정말 감사합니다. 근데 이미지와 비디오 개수를 늘리고 싶은데요. 워크플로우가 너무 복잡하고 제가 코딩이나 컴퓨터 지식이 많지 않다보니 어떤 노드를 수정해야 될지 잘 감이오지 않아서요. 혹시 알려주실 수 있을까요?
해결됨
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이런 메세지가 뜨고 크리트메이토 비디오 생성이 실패하는데요. 왜 그럴까요? n8n에서는 잘 된거 같은데요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
(), {},[] 사용법 알려주세요. 너무 헷갈려요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df['메뉴'].isin(["녹차"]) '메뉴', "녹차" 작은따옴표와 큰따옴표 차이가 어떻게 다른건가요??
해결됨
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강의에서 나왔던 오류 메세지와 똑같은 오류 메세지가 뜨네요? 무슨 문제 일까요? 병합 코드에 뭔가 문제가 있는 것 같은데요. 저는 자바스크립트로 했습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
listbox = [15, 46, 78, 24, 56] def min_max(data): mi = min(data) ma = max(data) return mi, ma a, b = min_max(listbox) print(a,b) --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-3854204748.py in <cell line: 0>() 5 return mi, ma 6 ----> 7 a, b = min_max(listbox) 8 print(a,b) /tmp/ipython-input-3854204748.py in min_max(data) 2 def min_max(data): 3 mi = min(data) ----> 4 ma = max(data) 5 return mi, ma 6 TypeError: max() takes 0 positional arguments but 1 was given학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 최대값, 최소값 구하는데 쌤하고 똑같이 했는데 왜 오류가 나지요?
해결됨
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보시는 것처럼 이미지 생성하려고 하는데 오류가 뜨네요. 어떤 부분이 잘 못 된걸 까요?
미해결
프로그래밍 시작하기 : 도전! 45가지 파이썬 기초 문법 실습 (Inflearn Original)
오타: 20-1 연습예제 코드에 c = 135가 아니고 a = 135이죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 melt함수에서 [ ] 대괄호를 붙인것도 안붙인 것도 있는데, id_vars는 꼭 붙인다 처럼 정해진 것이 있나요? var_name value_vars value_name
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 target 값이 문자형일 경우 양성 레이블을 설정해줘야 하는 평가지표는 f1 score 밖에 없는 건가요?
해결됨
구조 탐색과 조작의 모든 것 - [DOM 완전 정복 Part 1]
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다! 26. 클래스와 스타일을 다루는 가장 강력한 방법 – classList, style, 그리고 리플로우까지 에서 인라인 스타일로 스타일을 바꾸면 리플로우/리페인트가 자주 발생할 수 있어 성능에도 안 좋을 수 있다고 설명하셨는데요. 예시로 들어주신 코드에서는 어차피 자바스크립트 엔진이 싱글 스레드라 클래스든 인라인 스타일이든 모두 반영된 후에, 리플로우/리페인트가 발생하기 때문에 성능적으로는 유의미한 차이가 없을 것 같은데요. 좀 더 구체적인 설명을 해주실 수 있을까요? ChatGPT 답변도 같이 첨부합니다. https://chatgpt.com/share/69181628-34d0-8007-8e81-02401c649370
미해결
비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
그랩님, 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 궁금한 사항( =에러 해결방법 ) 이 필요해서 글을 남기게 되었습니다. 101강 에서 Axios 에러(400) 가 안드로이드 스튜디오 에뮬레이터에서 발생 하고 이어 아래의 추가 사진2 에서 보시다시피 502 Bad Gateway가 발생 하여 어떻게 해결 할 수 있는지 에 대해 알고 싶어서 질문 드립니다. 일단 101강 처음부터 ~ 4분 52초까지 그랩님께서 작성하신 소스코드를 똑같이 작성 후 결과 를 보려하는데, 농구공 그림 (세부사항:판매자:그랩,가격,상품명등등) 이 나오지 않아 서 이것을 어떻게 하면 그랩님과 같은 결과를 볼 수 있을지에 대해 여쭈어봅니다. 사진 1 첨부 : 판매되는 상품들 밑에 100강만 들었을 시에 농구공 화면이 잘 나왔으나 101강 4분 52초까지 의 내용의 소스코드를 입력 후 결과값 보면 400 에러도 발생하고 농구공도 안나오게 됩니다. 어떻게 해야 하나요? 사진 2 첨부 : ngrok http 8080후 진행 하면, 아래와 같이 502 Bad Gateway라고 뜨는데, 이 에러 의미와 무엇이 잘못된건지 그리고 어떻게 해결 해야 하는지 답변 주시면 좋겠습니다. 이어서 중간에 아래 사진 과 같은 절차 를 겪었었는데요, 필요할 것 같아 참고 로 스샷을 첨부합니다. axios 설치 후 grab-market-mobile에서 npm start하니 다른 프로세스에의해 포트 8081이 사용 되고 있는데 8082 포트를 대신 쓸거냐는 질문 에서 y or n 하라는데 y하게 되었는데요 , 이 다음에 어떻게 해야 그랩님 강의와 똑같이 잘 작동할 수 있을까요? 더불어서 또 다른 에러가 발생하는데요, 또 다른 에러는 cmd에서 ngrok http 8080 입력 후 포워딩 주소 를 크롬브라우저에 복사 후 붙여넣으면 , 이전 밑에 질문에서는 정상 작동되었으나 지금 은 아래와 같이 바뀐 에러 가 발생 하였습니다. 해결법을 모르기에 아래에 사진을 첨부합니다. 꼭 답변 부탁 드립니다. 그랩님의 답변 부탁 드립니다.
해결됨
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왜 creatomate 에서 전체영상을 만들고, wait 까지 하고 나서 다른 섹션들과는 다르게, http 로 get 먼저 안하고, 바로 구글 시트에 업데이트 하나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험에서 너무 정확한 점수(높은)가 나오면 과적합을 의심해야 할까요? import pandas as pd # 다중분류 문제 train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_test.csv") target = train.pop('Drug') # train, test 둘다 결측치 없고, 종류수 같음 cols = train.select_dtypes(include='object').columns # baseline # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols, axis=1) # one-hot # train = pd.get_dummies(train, columns = cols) # test = pd.get_dummies(test, columns = cols) # Label from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 학습 데이터 분리 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 ) # 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 모델 성능평가 from sklearn.metrics import f1_score score = f1_score(y_val, pred, average='macro') print("F1 Score: ", score) # baseline F1 Score: 0.5535714285714286 # one-hot F1 Score: 0.8809523809523809 # Label F1 Score: 1.0 # 모델 예측 pred = model.predict(test) pd.DataFrame({ 'pred': pred }).to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv')
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
필기 합격하고 실기 준비에 답답했었는데 강사님 덕분에 빅분기 실기 재밌게 잘 준비하고 있습니다. 실기 체험환경에서 유형3을 하고 있는데요. 회귀분석에서 새로운 값을 가정했을 때, 신뢰구간과 예측구간을 묻는 문제에서 print(pred.summary_frame()) 이것의 결과값이 길어서 중간에 '...' 으로 나오는데 전부 다 보려면 어떻게 해야 되나요 강의 어느 부분에서 방법을 말씀해 주셨었는데 강의 어느부분인지 기억이 안나요..
해결됨
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똑같이 만들었는데, 오른쪽 하단 처럼 계속 workflow 에 에러가 나온다고 뜹니다. 어떻게 고칠 수 있나요 ㅠㅠ
미해결
[4주 과정] <밑바닥부터 시작하는 웹 브라우저> 완독 챌린지
안녕하세요. 목차를 살펴보다가 이상한 점을 발견해서 문의합니다. (책 맨 앞의 목차가 아니라 "목차 메뉴"의 출력이 이상해서 문의합니다.) 저는 알라딘에서 전차잭으로 구매했는데 홈페이지 상세 페이지에서는 순서가 제대로 잘 나와있는 것 같은데... 제 전자책에서는 목차가 이상하게 출력됩니다. 챕터10 -> 파트4(300페이지) 챕터14~17까지 순서대로 나오다가 -> 챕터 11~13까지 나옵니다. 이건 해당 구매처로 문의해야 하는 걸까요?
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
첨부 이미지처럼 하나하나 잘 따라 하다가 주신 파일을 복붙했더니 저런 오류가 뜨네요 어찌해야할지 당혹하고 있습니다.ㅎㅎ 돠주세요^^
