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미해결
앱 개발 기초부터 실전까지 하나로 끝내는 Swift & iOS 마스터 클래스
Ui 설정에서 Text. Label에서 add new constrain을 설정하는데, top, leading, height 등을 설정할 때 어떤 거는 top, leading만 설정하고 다른 것은 top, leading, trailing 등을 설정하는데 이유가 무엇이고 그러한 설정을 하는 기준이 무엇인지 궁금합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 우선 늦게 질문 남기는 점 죄송합니다 다름이 아니라 시험환경 관련해서 질문이 있습니다. 기존 강의에서 코랩에서 코딩을 할 때 이전 셀 실행 기능이 있어 유용하게 사용했는데 시험 환경에서 같은 기능을 사용하려면 어떻게 해야하는지 궁금합니다. 추가적으로 코드 라인별 실행 불가라고 되어있는데 순차적으로 실행하면서 진행하는건 가능할까요? 예를 들어 2유형이라고 치면 전처리 하고 결과 보고 이후 그 밑에 코드 이어서 인코딩 진행한 후 결과 보고 모델 돌리고 결과 보고 이런식으로 순차적으로 코드 작성하면서 실행 결과 확인하는게 가능한지 궁금합니다.
해결됨
서류합격률 4%를 탈출하는 개발자 이력서 작성법(실습 포함)
안녕하세요. 제가 강의에서 나온것 처럼 세세하게 분석하면서 질문을 만드는것이 쉽지 않더라구요. 그래서 gpt한테 질문을 만들어서 전달해달라고 부탁하면서 만들고 있습니다. 이렇게 해도 괜찮을까요?
해결됨
인프런 클론코딩 Part 1: Next.js와 NestJS로 시작하는 실전 프로젝트
Test 질문입니다.
미해결
안녕하세요 선생님 roc_auc_score가 평가 지표이면 pred 선언 시 코드가 pred = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])이라고 알고 있습니다. 그럼 최종 코드 제출할 때에는 둘 중 어느 것을 사용해야 하는지 궁금합니다 pred=rf.predict_proba(test) pred=rf.predict(test) 감사합니다 !!
미해결
파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석
(myenv-finance-analysis) C:\Users\sanghun\env_yaml>conda env create --force -f myenv-finance-analysis.yaml usage: conda-script.py [-h] [-v] [--no-plugins] [-V] COMMAND ... conda-script.py : error: unrecognized arguments: --force 위에같이 --force 를 인식할 수 없다고 뜨네요, 어떻게 해결해야 하나요?
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 3과목 공부할 시간이 너무 없어서그러는데 강의에서 심화라고 나오는건 일단은 건너뛰어도 될까요? 3과목은 한문제라도 맞추는게 목표입니다.ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래 문제를 제가 혼자 다시 풀었을 때, 처음에 model = logit(formula,test).fit() 이라고 test데이터로 모델을 학습해서 답이 안나왔었습니다. 작업형2에서 배웠던 머신러닝의 train, test의 개념이 동일하게 적용되어 학습은 무조건 test가 아니라 train데이터로 진행하는 걸 대전제로 이해하면 될까요? 기출7회 작업형3 / 문제1-3. 독립변수 weight 만 사용해 학습한 로지스틱 회귀모델에서 test데이터의 gender를 예측하고, error rate(오류율)를 구하시오. (반올림하여 소수 셋째자리까지 계산) import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_3/clam.csv") # train test 나누기 train = df.iloc[:210] test = df.iloc[210:] # print(train.shape, test.shape) (210, 6) (90, 6) # logit from statsmodels.formula.api import logit formula = 'gender ~ weight' model = logit(formula,train).fit() # test데이터의 gender 예측 pred = model.predict(test) print(pred) pred_ver2 = pred > 0.5 from sklearn.metrics import accuracy_score AS = accuracy_score(test['gender'],pred_ver2) ER = 1 - AS print(round(ER,3))
해결됨
이득우의 언리얼 프로그래밍 Part3 - 네트웍 멀티플레이 프레임웍의 이해
16:44 코드를 토대로하여 클라이언트를 한명 추가했을 때, 서버쪽에는 서버 자신과 동적으로 추가된 클라이언트인 플레이어컨트롤러의 원본이 있고(둘다 authority), 클라이언트쪽에는 서버 자신이 참여한 형태인, 복제된 simulatedproxy 와 동적으로 추가된 클라이언트의 복사본 autonomousproxy 2개가 있는건가요? 만약 맞다면, 서버에 있는 각각의 serverrotationyaw 속성을 replication하여 클라이언트 각자 소유한 액터의 변경된 속성을 반영하는건가요?
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 안녕하세요 퇴근후딴짓님 강의 잘 듣고 있습니다 🙂 다름이 아니라 2유형 코드 제출 시 제가 확인하려고 써둔 코드인 1) 평가 지표 코드 ROC_AUC / RMSE 등등 from sklearn.metrics import roc_auc_score 2) 생성 csv파일 확인 코드 print(pd.read_csv("r.csv").head() 위의 두 코드를 주석처리하거나 지운 후 맨 마지막 코드가 submit.to_csv가 되도록 하여 제출해야하는지 궁금합니다 ! 감사합니다 !!
미해결
죽음의 Spring Batch: 새벽 3시의 처절한 공포는 이제 끝이다.
이전 청크의 ItemProcessor에서 엔티티를 수정한게 왜 문제인지 이해가 안간다. ItemProcessor에서 데이터를 수정하고 ItemWriter에서 DB에 flush를 할것 같은데 왜 다음 chunk에서 ItemReader에서 doReadPage()로 데이터를 읽는 시점에 의도치 않게 DB에 변경사항이 발생하는가?? 이미 앞선 데이터는 DB에 모두 반영되지 않았는가?? 이전 청크라는 상황이 이해 안된다. 이것이 왜 위험한가? 만약 이전 청크의 ItemProcessor에서 엔티티를 수정했다면? doReadPage()에서 데이터를 읽으려는 시점에 의도치 않게 DB에 변경사항이 반영될 수 있다. 이는 ItemReader의 책임 범위를 완전히 벗어난 동작이다. ItemReader는 데이터를 읽기만 해야 하는데, 실제로는 데이터 변경까지 일으킬 수 있는 것이다. 더 큰 문제는 이런 동작을 코드를 자세히 들여다보지 않으면 전혀 예상할 수 없다는 점이다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
logit에서 독립변수를 쓸 때 HasPhoneService와 HasTechInsurance에 C를 붙여주지 않는 건 그저 문제에 범주형이라고 나오지 않았기 때문인가요? 그럼 데이터가 범주형으로 나와있어도 문제에 범주형이라고 써져 있지 않다면 C를 쓰면 안되는건가요? 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님 2-2에서 오즈비를 np.exp(model.params['HasPhoneService'])를 통해서 구했는데 강사님과 제 답이 달라서 질문드립니다. 저는 0.692가 나왔습니다 0.701이 나오려면 np.exp에 model.summary() 통해서 HasPhoneService의 회귀계수 -0.3681을 직접 복붙해 넣으면 0.701이 나오더라구요.. 어디서 잘못된건지, 시험에서는 어떤 방식을 써야할지 모르겠어 여쭤봅니다ㅠ
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 부연설명도 조금 해주세요. 전화서비스를 받지 않은 고객이 이탈할 확률 대비, 전화 서비스를 받은 고객이 이탈할 확률에 대한 오즈비가 단순히 HasPhoneService에 대한 회귀계수 집어넣는 이유가 뭐에요? 나중에 또 이런문제가 나왔을때 그걸 판단하는 방법을 알려주세요... ㅠ
해결됨
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 AWS 네트워크
안녕하세요 선생님 제가 AWS 프리티어인데요 실습후에 혹시 VPN과 subnet은 남겨도 ES2 같은 인스턴스들은 삭제해야 추가요금이 붙지 않을까요? 아니면 삭제 안하고 남겨놔도될까요? 그리구 이게 사실 손에 익어야 하는데 사실은 코드처럼 어떻게 실습해야 할지 감이 오지가 않아요. 어떤 방법이 좋을까요 단순 반복 작업은 의미가 없다고 생각해서요,,, 팁을 주시면 감사하겠습니다...
미해결
리눅스 입문 - 개념으로 탄탄히!!
그래픽 컨트롤러가 문제가 아닌 것 같은데 검은 화면이 자꾸 뜹니다.
해결됨
김영한의 실전 자바 - 고급 3편, 람다, 스트림, 함수형 프로그래밍
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 안녕하세요. 영한님 궁금증이 생겨서 질문을 드립니다. 만약의 경우이지만, 자바 버전이 31까지 업데이트가 된다면 새로운 기능(어떤 것들이 나올지 모르지만.)에 대해서 강의를 낼 생각이 있는지 궁금합니다. 답변 부탁 드립니다.
미해결
리눅스 입문 - 개념으로 탄탄히!!
(사진)
미해결
아래 코드에 정답이 0.478이 나와야하는데, 저는 0.422가 나옵니다. 근데 아무리 봐도 제가 선생님 풀이 코드랑 다른게 없어서 어디가 틀린지 모르겠어서 질문 드립니다. 내일 시험이라 어디서 제가 잘못했는지 가능한 빨리 알고 싶습니다.ㅠㅠ import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_3/clam.csv") # train test 나누기 train = df.iloc[:210] test = df.iloc[210:] # print(train.shape, test.shape) (210, 6) (90, 6) # logit from statsmodels.formula.api import logit formula = 'gender ~ weight' model = logit(formula,test).fit() # test데이터의 gender 예측 pred = model.predict(test) pred_ver2 = pred > 0.5 from sklearn.metrics import accuracy_score AS = accuracy_score(test['gender'],pred_ver2) ER = 1 - AS print(round(ER,3))
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 질문이 있습니다. 기출 7회 작업형 1-3 문제에서 저는 강사님처럼 gender 컬럼을 pop하지 않고 그냥 바로 test 데이터를 넣어 예측하였습니다. 강사님이랑 결과는 동일하게 나오는데 혹시 gender 컬럼을 꼭 분리해야 할까요? 사실 test 안에는 weight 말고도 다른 독립변수들이 같이 있잖아요. 근데 모델이 독립변수로 weight을 사용하여 종속변수 gender를 예측하는 모델이니까 자동으로 test 안의 weight 변수만 사용한다고 생각하고 있는데 틀린 생각인가요? from statsmodels.formula.api import logit # 1) 로지스틱 회귀모델 적합 model = logit('gender ~ weight', data = train).fit() # 2) test 데이터의 gender 예측 (남자로 분류되는 기준을 0.5로 임의 설정) pred = model.predict(test) > 0.5 # print(sum(pred)) # 3) error rate 구하기 from sklearn.metrics import accuracy_score acc = accuracy_score(test['gender'], pred) er = 1 - acc print(round(er, 3)) # 0.478
