학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요! 오늘 실기시험 보고왔습니다. 시험 끝내기 버튼 누르고 제출 현황을 봤는데 풀이용은 다 미제출로 되어있더라고요. 혹시 이게 문제가 될까요....?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 덕분에 시험 잘 본거 같습니다. 감사합니다. 문득 질문이 생겼는데 제가 한 문제는 아예 풀지 못해서 그 문제를 제외하고 다른 문제는 다 제출 완료 했는데요 제출이 완료 된 답만 가지고 채점 하는 게 맞나요?
오늘 빅분기 시험 응시했고 다 풀고 나오긴 했지만 헷갈리는 게 좀 있었네요 ㅠㅠ 그래도 어찌저찌 다 풀긴 해서 진짜 큰 이변만 없으면 합격할 것 같은 느낌이에요...! 2유형도 빅이시 내용만으로도 쉽게 풀렸구요! 좋은 강의 감사했습니다! 합격 확정되면 수강평 쓰러 오겠습니다 ㅎㅎ
안녕하세요. 늦은 시간까지 공부하다가 질문이 생겨 문의 드립니다.. 시간이 시간인지라 시험 전까지 질문에 답변이 없으시면 어쩔 수 없겠죠 ㅠㅠ 캐글 문제를 풀다가 상위 20% 사용자 또는 하위 15% 사용자 필터링 하는 과정의 풀이 방법에 대해 질문 드립니다. 저는 상위 20%의 데이터 추출할 때 특정 컬럼을 기준으로 내림차순 sort를 진행하여 인덱싱으로 추출하였는데 강사님께서는 quantile(0.8) 함수로 데이터를 추출하셨더라구요 답이 다른데.. 제 풀이 방법에 대해 어디에 오류가 있는지 잘 모르겠습니다ㅜㅜ 상위 N% 데이터 추출 시에 제 풀이처럼 풀 수 없나요? #본인의 풀이 top20 = df.sort_values('학습 효율 지수', ascending=False).reset_index(drop=True) end = int(len(top20)*0.2) df1 = top20[:end] result7 = df1['총 결제 금액'].mean() print("result7:", int(result7)) #답 : 127125 #강사님의 풀이 top_20_cutoff = df['학습 효율 지수'].quantile(0.8) top_20_df = df[df['학습 효율 지수'] >= top_20_cutoff] result7=top_20_df['총 결제 금액'].mean() print("result7:", int(result7)) #답 : 123304
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 마지막에 result = pd.DataFrame({"pred":pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 이후에 제출하고나서 제출이 잘 되었는지 따로 확인하는 방법은 없나요? pred.shape,, pd.read_csv("result.csv") 로 데이터확인하는거말고.. 제출이 잘 되었는지 확인..?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 저는 ols와 anova_lm으로 일원분산분석을 하는데 f_oneway를 사용하는 예제가 있었던 걸로 기억합니다. 혹시 f_oneway를 사용해야만 하는 경우가 있는지 문의 드립니다.
어떤 문제는 from sicipy.stats import chisquare chisquare(ob,ex)로 풀었던데,,, 밑에처럼 ,, 그냥 다른 단일표본검정 불러올때처럼 from scipy import stats만 즉, 다음과 같이 from scipy import stats stats.chisquare(ob,ex) from scipy import stats stats.chi2_contingency(ob) chi2 까지 저렇게 써도되는거 맞을까요? 감사합니다
기출10회 작업형3 2-1 문제에서 (모든 독립변수를 포함한 회귀모형을 적합하시오. 이때 절편을 제외한 회귀계수의 합을 구하시오.) 라는 문제가 있는데, summary로 표현된 회귀계수를 합하면 0.253 의 값이 나오는데, 실제 함수를 사용한 회귀계수의 합은 0.254 가 나와서 0.001의 오차 가 발생하는데 이 경우에도 summary로 계산한 값을 적어 제출해도 오답으로 되지 않는지 궁금합니다!
포트포워딩 하는 포트가 겹쳐서 그런지 아래 에러가 나오면서 기존 마스터 노드 vm이 기동되지 않습니다. NAT#0: configuration error: failed to set up redirection of 2222 to 22. Probably a conflict with existing services or other rules (VERR_NAT_REDIR_SETUP). 저의 경우는 vm 우클릭 > 설정 > 네트워크 > 어댑터1 > 포트 포워딩(P) > 호스트 포트를 2223으로 변경했습니다. --> 이후에 이것저것 확인하다 보니 그냥 포트 포워딩을 지워도 될 것 같습니다. TL;DR 포트 포워딩은 하지 않아도 된다. 단 NAT은 켜져있어야 한다(아니면 설정을 많이 바꿔야해서 그렇게까지? 하고 싶진 않네요... 하지만 폐쇄망에서 사용하게 될 경우를 고려한다면 해보는 것도 괜찮을 수 있을것도 같습니다.) 아래는 추가적으로 생각해본 사항이고 수업이랑?은 크게 관련 없고 수업 환경 세팅과 관련된 질문입니다.. 혹시 맞는지 확인차 질문드립니다. 포트 포워딩을 해야하는 이유가 있을까요? 호스트 전용 어댑터로 이미 네트워크가 구축이 되어있고 NAT은 외부에서 자료를 받는 용도로만 사용하고 따로 외부 호스트가 접근할 일이 없을것 같은데 굳이 포트 포워딩 설정이 들어가야하는 걸까요?? (실제로 의문이 들어 포트포워딩 내용을 모두 삭제했으며 VM 기동 자체에는 문제가 없습니다.) 이미 다운로드 할 것을 다 한 서버는 NAT이 없어도 상관 없지 않을까? 라는 생각에 NAT 네트워크를 끄고 기동해 보았는데 몇몇 파드들이 기동에 문제가 생기더군요(dashboard, grafana, etc...) 이미 이미지를 다운로드해서 파드 생성시에도 캐시된 이미지를 사용하면 문제가 없을 거라고 생각했고 실제로 아래 명령으로 확인 시 캐시된 이미지들이 있었음을 확인했습니다. 하지만 파드 기동에는 문제가 생기더군요... sudo crictl images 2번의 내용을 좀 더 확실하게 확인해보고 싶어 여러가지 내용들을 확인하던 중 coredns가 /etc/resolv.conf 의 내용을 참고하는것을 확인했고 여기에 nameserver가 10.0.2.3 이렇게 NAT의 IP 대역대로 설정 되어 있음을 확인했습니다. 더 깊이 확인하는건 네트워크 관련 영역인것 같아 여기서 마치며 결과는 coredns같은 여러 kube-system이나 calico 관련 파드들이 NAT 네트워크 연결 설정이 되어있고 실질적으로 해당 네트워크를 사용하지 않더라도 연결을 시도하다가 파드 기동에서 문제가 생겼음을 확인했습니다.
import pandas as pd a = pd.read_csv("train.csv") b = pd.read_csv('test.csv') pd.DataFrame(변수).to_csv('000000000.csv') 작업형2에서 주어진 코드가 이거일떄, a= b=를 그냥 제가 원래 적혀있던 부분에서 a=을 train=으로 b=을 test=로 바꿔도 되는건가요?