4-9 숙제 질문 안녕하세요! 청소 관련 문제에서 아래처럼 했는데 무한루프에 빠집니다.. 어디가 잘못된건지 모르겠어서 질문드려요!감사합니다!def get_count_of_departments_cleaned_by_robot_vacuum(r, c, d, room_map): r_real = r c_real = c dr = [-1,0,1,0] dc = [0,1,0,-1] d_real = d count = 1 room_map[r][c] = 2 while True : stop = 0 while stop < 4: for i in range(4): d_real = (d_real+3)%4 r_fake = r_real + dr[d_real] c_fake = c_real + dc[d_real] if room_map[r_fake][c_fake] == 0 : count +=1 r_real = r_fake c_real = c_fake room_map[r_fake][c_fake] = 2 stop = 0 break else: stop += 1 d_real = (d_real+6)%4 r_real = r_real + dr[d_real] c_real = c_real + dc[d_real] if room_map[r_real][c_real] == 1: break return count

강의와 동일한 코드에서 이렇게 에러가 발생하는데원인 알 수 있을까요? . 이 아니라 , 로 제대로 입력하고 아무리 해봐도 에러가 납니다.혹시나 해서 print(a)로 해봐도 동일합니다

안녕하세요listbox 예제 관련해서마지막 앞 단어 할 때listbox[-2]만 해도 나오는데이렇게 해도 상관없을까요?

문제에는 gender가 1인 확률이라고 명시하지 않았는데 왜 model.predict(test)<0.5하면 왜 틀리나요?

asyncIO 스크랩핑 실습 중 macOS에서 SSL인증서 문제로 인해 추가적으로 인증서 설치 등을 진행해야 하더라구요. 아래와 같이 수정하여, 코드 실행에는 문제가 없었는데 비동기 예제이다보니 추가적으로 선언한 get_request를 사용 시 동기화 문제에서 자유로운지 궁금합니다. 제가 한 것은 아래와 같이 SSL 인증서 설치 (Python 3.13 ver)/Applications/Python\ 3.13/Install\ Certificates.command 일부 코드 수정import ssl import certifi # 인증서 설정 ssl_context = ssl.create_default_context(cafile=cerfiti.where()) # 추가적으로 추가한 함수 def get_request(url): headers = {'User-Agent' : 'Mozila/5.0'} req = Request(url, headers=headers) return urlopen(req, context=ssl_context) async def fetch(url, executor): res = await loop.run_in_executor(executor, lambda: get_request(rul)) return res.read()

7회 작업형 3문제를 보면 glm('종소변수 ~ 독립변수1 + 독립변수2 + 독립변수3', data=df).fit() 이런식으로 작성하던데 분산분석에서는 ols('종속변수 ~ 독립변수1*독립변수2') 이렇게 하던데 어떨 때 독립변수를 +만 하는지, 어떨 때 독립변수를 *하는지 헷갈립니다.

아래 문제해설을 보니 pred = rf.predict(X_val) 로 반영 pred = rf.predict(test) 로 반영해도 문제없나요?# 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro')

안녕하세요. 마지막에 저희 행/열 확인하잖아요.  거기에서 2154 , 1이 나오는데답변 행 : 2154test 행 : 2154동일하다는 걸 검증하는거죠?   <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 2154 entries, 0 to 2153 Data columns (total 10 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 2154 non-null int64 1 Gender 2154 non-null object 2 Ever_Married 2154 non-null object 3 Age 2154 non-null int64 4 Graduated 2154 non-null object 5 Profession 2154 non-null object 6 Work_Experience 2154 non-null float64 7 Spending_Score 2154 non-null object 8 Family_Size 2154 non-null float64 9 Var_1 2154 non-null object dtypes: float64(2), int64(2), object(6) memory usage: 168.4+ KB ID pred 0 458989 2 1 458994 3 2 459000 3 3 459003 3 4 459005 1 ... ... ... 2149 467950 4 2150 467954 4 2151 467958 2 2152 467961 2 2153 467968 4 [2154 rows x 2 columns]

안녕하세요.제2회 기출, 제2유형 아래와같이 풀어봤는데 확인 부탁드립니다.랜포활용검증안함 검증은 어차피 시험에 반영안되고,랜포밖에 할 줄 몰라서 이것만 암기했어요. 도저히 다른거 풀 자신이 없어서 시험 제2유형의 모든문제는 아래 패턴으로 진행하려합니다. 혹시 이렇게 진행해도되는지 문의드립니다. # 데이터 불러오기 import pandas as pd test = pd.read_csv("X_test.csv") train = pd.read_csv("X_train.csv") y_train = pd.read_csv("y_train.csv") X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape # train.info() # test.info() # y_train.info() target = y_train.pop('Reached.on.Time_Y.N') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis = 1) 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) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(test) test_ID = test.pop('ID') submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID, 'Reached.on.Time_Y.N' : pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv', index=False)

기출2회, 제2유형의 해설 관련저는 아래 랜포사용해서 진행했는데,아래와 같이 predic_proba 사용했으므로1차원 배열로 바꿔줘야하나요?  DataFrame 'pred' : pred[:,1] 해줘야 1차원으로 변경되는지 문의드립니다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(test) test_ID = test.pop('ID') submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID, 'Reached.on.Time_Y.N' : pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv', index=False)   # 랜덤포레스트 model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1]))

25년 5월 시점에서 하다보니깐, requests 강의를 들을때 클래스 파싱 하는 과정이 작동이 안되서 확인해보니, requests는 javascript 로 만들어진 동적 내용을 긁을 수 없다고 하더라구요.그래서 selenium의 webdriver를 사용했는데, 작동은 되는데 불편한 점이 각 실행시마다 크롬 창이 떠요.혹시 javascript도 requests로 파싱할 수 있는 방법 이 있을까요?

3-8 해쉬 -2안녕하세요!설명해주신 코드에서 해쉬를 이용하면 결국 시간 복잡도는 결국 O(N)인데,아래와 같이 해도 되나요? 아래도 시간복잡도가 O(N)이라고 생각하는게 맞는지 궁금합니다!all_students = ["나연", "정연", "모모", "사나", "지효", "미나", "다현", "채영", "쯔위"] present_students = ["정연", "모모", "채영", "쯔위", "사나", "나연", "미나", "다현"] set(all_students)-set(present_students)

여기서 평가 지표가 정확도, 정밀도, f1score 등 많은데 왜 roc_auc_score인 proba로 예측하고 정리할 때 roc_auc_score로 확인하는지 궁금합니다

안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다 !영상에서 예를 들어 선생님께서는 이렇게 cols만 붙이시거나 train.head()이렇게만 하시는데 실제 시험에서는 모든 식 앞에 print()를 붙여야 하나요?또, print를 붙여야 되는 식은 어떻게 구분하는지 질문드립니다 !cols = train.select_dtypes(include="object").columns colscols = train.select_dtypes(include="object").columns print(cols)

JAVA의 구조와 기초용어(13분 45초 ~ 13분 54초) 여기서 설명을 하실 때 함수같이 생긴 것이라고 말하셨는데 함수같이 생긴 것이 무엇인지 모르겠습니다. 혹시 다른 커리큘럼에서 말씀을 하셨다면 어디인지 알려주세요.감사합니다.

안녕하세요, 강의 中 내장 함수 관련한 내용을 보고서 아래와 같이 실습해보니listbox = [2,4,6,8,10]을 기준으로 sum을 하면 정상적으로 30이 실행되지만,물리적으로 모든 원소를 더해준 값을 프린트 한 값과의 비교는 다르다 뜹니다.파이썬 비교 연산자(혹은 모든 연산자)들은 자료형을 기준으로 출력이 되나요? [실습] 

안녕하세요, 강의 中 형변환 관련한 내용을 보고서 아래와 같이 실습해보니제가 만든 변수의 타입은 int가 아닌 str로 뜹니다.그 이유는 변수를 재정의 하지 않고서 형변환 후 계산만 이행해서 일까요? [강의] [실습] 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요24: 40쯤 영상입니다 제가 넣은 코딩은 이거이고 그 전까지는 결과값이 쌤이랑 동일 했습니다. from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val[cols]) pred[:10]array([[9.6185881e-01, 3.8141213e-02], [9.9447620e-01, 5.5237846e-03], [5.2776355e-01, 4.7223645e-01], [9.1258293e-01, 8.7417044e-02], [7.4549425e-01, 2.5450572e-01], [9.8757923e-01, 1.2420748e-02], [9.9907589e-01, 9.2413591e-04], [8.6976409e-01, 1.3023594e-01], [1.8734336e-03, 9.9812657e-01], [9.2717761e-01, 7.2822370e-02]], dtype=float32)이거로 쌤이랑 다르게 나오는데 이유를 모르겠슴니다 ㅠ

 빅데이터분석기사 교제 158p~209p 까지의 내용은 무슨 강의를 들으면 되는건가요?

4강 중간까지 듣고 질문중 입니다.중간에 설명을 안하시고 넘어 같은데 실행창(파일) 생성 경로도 설명이 필요합니다.(원시인이 공부중이라서 더욱더 세심하게 빠짐없이 알려주세요. 사랑합니다.)