밑에 원핫인코더에 관해 질문을 드렸는데요. object형식 컬럼을 지정한 cols 리스트로 지정하여 인코딩을 진행하면 수치형 데이터를 버리게 되어서 위험하다고 하셨는데요. 그럼 label인코더로 사용하게 되면 이부분도 수치형 데이터를 버리게 되는거 아닌가요? for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 그럼 label인코더를 선택할 시에는 수치형데이터에 별도로 스케일링 작업을 해줘야되는건지... 헷갈리네요^^;;
안녕하세요! 언제나 멋진 강의 감사드립니다. 다름이 아니라, 프로젝트를 Vercel에 배포하는 과정에서 아래와 같은 컴파일 실패 에러가 빌드 로그에서 검출되어서 이에 대해 여쭤보고 싶습니다. 화면 상에서는 src/app/(with-searchbar)/search/page.tsx 에 선언한 generateMetaData 함수가 Next.js 페이지의 요구조건을 충족시키지 못한다라는 내용으로 보여지는데요, 이런 경우에는 해당 요소에서 어떤 부분을 확인해볼 수 있을까요? 해당 페이지에 대한 코드도 함께 첨부해 드리겠습니다. \app\(with-searchbar)\search\page.tsx import BookItem from "@/components/book-item"; import BookListSkeleton from "@/components/skeleton/book-list-skeleton"; import { BookData } from "@/types"; import { delay } from "@/util/delay"; import { Metadata } from "next"; import { Suspense } from "react"; //index 페이지와 다르게 search 페이지는 QueryString과 같은 동적인 값에 의존하고 있기 때문에 static 페이지로는 설정할 수 없지만, 데이터 캐시를 최대한 이용하는 것으로 최적화 async function SearchResult({q}:{q:string}) { await delay(2000); const response = await fetch( `${process.env.NEXT_PUBLIC_API_SERVER_URL}/book/search?q=${q}`, {cache: "force-cache"} ); if(!response.ok){ return <div>오류가 발생했습니다 ...</div> } const books: BookData[] = await response.json(); return ( <div> {books.map((book) => ( <BookItem key={book.id} {...book} /> ))} </div> ); } //현재 페이지의 메타데이터를 동적으로 생성하는 함수 export async function generateMetaData({ searchParams, }: { searchParams: Promise<{q?: string}>; }): Promise<Metadata> { const {q} = await searchParams; return { title: `${q} : 검색 결과`, description : `검색어 ${q}의 검색 결과입니다`, openGraph: { title: `${q} : 검색 결과`, description : `검색어 ${q}의 검색 결과입니다`, images: ["/thumbnail.png"], } } } export default async function Page({ searchParams, }: { searchParams: Promise<{ q: string }>; }) { const {q} = await searchParams; return ( <Suspense key={q || ""} fallback={<BookListSkeleton count={3} />}> <SearchResult q={q ||""} /> </Suspense>); }
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 중복 회원 예외()에서 오류가 자꾸 발생합니다. @Test public void 중복_회원_예외() throws Exception { //Given Member member1 = new Member(); member1.setName("spring"); Member member2 = new Member(); member2.setName("spring"); //When memberService.join(member1); IllegalStateException e = assertThrows(IllegalStateException.class, () -> memberService.join(member2)); //Then assertThat(e.getMessage()).isEqualTo("이미 존재하는 회원입니다."); } } Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Sharing is only supported for boot loader classes because bootstrap classpath has been appended java.lang.IllegalStateException: 이미 존재하는 회원입니다. at hello.hello_spring.service.MemberService.lambda$validateDuplicateMember$0(MemberService.java:39) at java.base/java.util.Optional.ifPresent(Optional.java:178) at hello.hello_spring.service.MemberService.validateDuplicateMember(MemberService.java:38) at hello.hello_spring.service.MemberService.join(MemberService.java:31) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:77) at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) at org.springframework.aop.support .AopUtils.invokeJoinpointUsingReflection(AopUtils.java:359) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.invokeJoinpoint(ReflectiveMethodInvocation.java:196) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:163) at org.springframework.transaction.interceptor.TransactionAspectSupport.invokeWithinTransaction(TransactionAspectSupport.java:380) at org.springframework.transaction.interceptor.TransactionInterceptor.invoke(TransactionInterceptor.java:119) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:184) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:728) at hello.hello_spring.service.MemberService$$SpringCGLIB$$0.join(<generated>) at hello.hello_spring.service.MemberServiceIntegrationTest.중복_회원_예외(MemberServiceIntegrationTest.java:45) at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:568) at java.base/java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1511) at java.base/java.util.ArrayList.forEach(ArrayList.java:1511)
선생님! 안녕하세요. 항상 잘 듣고 있습니다! 다름이 아니고, 6분 대부터 나오는 케이스 6, 7에 대해 오류가 있는 거 같아 질문 드립니다. 강의 자료는 class Parent { ~라고 잘 되어있는데 다운 받는 자료에는 class Person [ ~ 이라고 되어있어 Parent 클래스가 없는 거 같습니다. 별개로 이런 상황에서는 person을 parent로 고치던지 class Child extends Person이라고 고치면 될까요?? --- 하나 더 질문을 드리자면 11:12 즈음에 '3. 생성자와 멤버변수를 부를 때 같은 키워드를 쓰니 주의' 라는 부분은 this = 자기자신 객체 super = 부모 객체 . = 멤버의 변수나 메서드 접근 () = 생성자나 메서드 호출 이렇게 생각하면 될까요?? 항상 감사합니다!
안녕하세요. 두가지 궁금한 점이 있습니다. 데이터 전처리 단계에서 ID나 nunique 함수로 조회시 너무 많은 갯수를 가지거나 예측값과 별 상관 없어보이는 컬럼은 처음부터 drop시키고 진행해도 무방한건가요?? 처음 baseline으로 object형식 컬럼만 단순 제거, 원핫인코더, label인코더 3가지로 진행하여 가장 평가지표가 좋은 전처리를 체택하여서 제출을 하는데요. 원핫인코더 시에 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train.head(2) 이렇게 작성하는 것과 train = pd.get_dummies(train[cols]) test = pd.get_dummies(test[cols]) train.head(2) object 형식의 컬럼을 담은 리스트인 cols를 지정하는게 나은건지 잘모르겠습니다. ^^ 두가지 답변 부탁드립니다 ^^
- 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 aI시스템으로 답변 달아주지마세요 담당자분이 파일이 어디에 있는지 확인해서 답변 달아주세요.
- 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. 강의 들으면 선생님이 별도로 제공하고있는 파일을 다운받으라고 하는ㄷ ㅔ 그게 어디인거에요!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 수업을 못듣자나여ㅠ
- 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. 그 알집파일에서는 파워쿼리 실습파일이 안보여서요~~~ 그 실습파일이 어디에있는지 알려주세요~ 맨 마지막 강의요!
- 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. 파워쿼리는 추가 엑셀파일을 알집파일에서 못찾겠는데 따로 다운 받는 곳이 있는걸까용?
강의를 보다 머신러닝까지 해서 제출하면 그 결과를 바탕으로 평가지표에 의해서 평가가 되는건지 아니면 제시된 평가지표를 제출전에 꼭 사용해야하는지가 헷갈립니다! 강의에서 볼때는 평가지표를 사용해서 출력해보고 더 나은 모델을 사용하는 정도 인거 같아 보였는데요! 지금 시간이 없어서 랜덤포레스트 모델만 사용하고 외우려고 하는데도 평가지표 코드를 사용해야 할까요?!
