강의 자료 부탁드립니다. liverpool92@naver.com 감사합니다

[기출]공식예시문제 -> 예시문제 작업형3(구버전)/가설검정  강의는 구버전 이라고 적혀있는데 들어야하는 강의가 맞는지 궁금합니다

class BignumberError(Exception): def __init__(self, msg): self.msg = msg def __str__(self): return self.msg try: print("한자리수 전용 계산기 입니다.") num1 = int(input("숫자를 입력하세요 : ")) num2 = int(input("숫자를 입력하세요 : ")) num3 = int(num1/num2) print("{0} / {1} = {2}".format(num1, num2, num3)) if num1 >=10 or num2 >= 10: raise BignumberError("입력값 :{0}, {1}".format(num1, num2)) except ValueError : print("오류! 한자리 숫자만 입력하세요") except BignumberError as err : print("빅넘버에러 발생!") print(err) def __str__(self): return self.msg위 코드 전문에서 제가 밑에 따로 적어둔 부분을 빼먹고 코드 작성을 했는데도BignumberError 발생 하고 입력값을 알려주는 메시지가 정상적으로 표시가 되었습니다.강의에서는 raise BignumberError("입력값 :{0}, {1}".format(num1, num2)) 이부분을 self.msg에 리턴해서 가지고 있다가 마지막 프린트문에서 출력이 된다고 했는데 리턴문이 없어도 잘 실행이 되는 이유는 뭘까요?

안녕하세요.강의를 보면서 쭈욱 진행하고 있는데, 에뮬레이터에서 음성인식을 테스트하면 음성인식이 완료되었음에도 마이크 색깔이 검정색으로 변하지 않습니다. 강의 내용대로 코드를 쳤는데 확인 부탁드립니다. (혹시 소스코드가 깃헙에는 없나요?..)import 'package:dash_chat_2/dash_chat_2.dart'; import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:http/http.dart' as http; import 'dart:convert'; import 'package:speech_to_text/speech_to_text.dart'; import 'package:speech_to_text/speech_recognition_result.dart'; class BasicScreen extends StatefulWidget { @override _BasicState createState() => _BasicState(); } class _BasicState extends State<BasicScreen> { bool isListening = false; SpeechToText _speechToText = SpeechToText(); bool _speechEnabled = false; String _lastWords = ''; @override void initState() { super.initState(); _initSpeech(); } ChatUser user1 = ChatUser( id: '1', firstName: 'me', lastName: 'me', ); ChatUser user2 = ChatUser( id: '2', firstName: 'chatGPT', lastName: 'openAI', profileImage: "assets/img/gpt_icon.png" ); late List<ChatMessage> messages = <ChatMessage>[ ChatMessage( text: '반갑습니다. 어서오세요. 무엇을 도와드릴까요?', user: user2, createdAt: DateTime.now(), ), ]; @override Widget build(BuildContext context) { return Scaffold( appBar: AppBar( title: const Text('Basic example'), ), body: DashChat( currentUser: user1, onSend: (ChatMessage m) { setState(() { messages.insert(0, m); }); Future<String> data = sendMessageToServer(m.text); data.then((value){ setState(() { messages.insert(0, ChatMessage( text: value, user: user2, createdAt: DateTime.now(), )); }); }); }, messages: messages, inputOptions: InputOptions( leading: [ IconButton( icon: Icon(Icons.mic, color: isListening? Colors.red: Colors.black), onPressed: (){ setState(() { isListening = !isListening; if (isListening == true){ print('음성인식 시작'); _startListening(); }else{ print('음성인식 끝'); _stopListening(); } }); }, ) ] ) , ), ); } Future<String> sendMessageToServer(String message) async{ var headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer sk-proj-b2yCBjZ7jwkR7nmWl4NLT3BlbkFJmm0iaZMBGPJHHy3b3I4J', }; var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://api.openai.com/v1/chat/completions')); request.body = json.encode({ "model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [ { "role": "user", "content": message, } ] }); request.headers.addAll(headers); http.StreamedResponse response = await request.send(); if (response.statusCode == 200) { String responseString = await response.stream.bytesToString(); Map<String, dynamic> jsonResponse = json.decode(responseString); String result = jsonResponse['choices'] != null? jsonResponse['choices'][0]['message']['content']: "No result found"; print(responseString); return result; } else { print(response.reasonPhrase); return "ERROR"; } } /// This has to happen only once per app void _initSpeech() async { print("음성인식 기능을 시작합니다."); _speechEnabled = await _speechToText.initialize(); // setState(() {}); } /// Each time to start a speech recognition session void _startListening() async { print("음성인식을 시작합니다."); await _speechToText.listen(onResult: _onSpeechResult); // setState(() {}); } /// Manually stop the active speech recognition session /// Note that there are also timeouts that each platform enforces /// and the SpeechToText plugin supports setting timeouts on the /// listen method. void _stopListening() async { print("음성인식을 종료합니다."); await _speechToText.stop(); // setState(() {}); } /// This is the callback that the SpeechToText plugin calls when /// the platform returns recognized words. void _onSpeechResult(SpeechRecognitionResult result) { _lastWords = ""; if(result.finalResult){ _lastWords = result.recognizedWords; print("최종 인식된 문장: $_lastWords"); setState(() { messages.insert(0, ChatMessage( text: _lastWords, user: user1, createdAt: DateTime.now(), )); }); Future<String> data = sendMessageToServer(_lastWords); data.then((value){ setState(() { messages.insert(0, ChatMessage( text: value, user: user2, createdAt: DateTime.now(), )); }); }); } } }

강의 내용 외 개인적인 실습 사이트의 질문은 답변이 제공되지 않습니다.문제가 생긴 코드, 에러 메세지 등을 꼭 같이 올려주셔야 빠른 답변이 가능합니다.코드를 이미지로 올려주시면 실행이 불가능하기 때문에 답변이 어렵습니다.답변은 바로 제공되지 않을 수 있습니다.실력 향상을 위해서는 직접 고민하고 검색해가며 해결하는 게 가장 좋습니다.네이버에서 뉴진스 검색하면 view 탭이 없어서 카페 탭으로 대신 이동해보려고 합니다. XPATH 사용해서 카페로 이동할 때 >>"//*[text()='카페']"<< 이 방식을 사용하려고 하는데요 웹에서 '카페' 키워드 검색하면 텍스트가 6개 나옵니다. 원하는 요소 text가 여러개 있는 경우 어떻게 찾아나가는지 궁금합니다. 아래와 같이 해봤는데 안되었어요. driver.find_elements(By.XPATH, "//*[text()='카페']")[3].click() 

안녕하세요, 작업형2 문제를 풀 때 여러 모델로 돌려보고평가지표 제일 높은걸로 최종제출해야 하나요??혹시, 모델 한가지로만 돌려보고 제출하게되면 감점요인이 있는지 궁금합니다.

반복문을 이용해서 1~50주차.txt 파일 생성할때 str(i) +"주차.txt" 이렇게 작성해주셨는데이때 str(i)가 아니라 "{0}주차.txt".format(i) 로 하면 코드 실행이 안되더라구요!.format 은 프린트문에만 사용이 가능한건가요? 그리고 파일 내용 작성 시 프린트문 하나안에서 \n 을 사용해 행을 바꾸지 않고 줄 수만큼의 print문을 작성하는 이유가 궁금합니다

처음에 노션 이론 부분에서 stats.chi2_contingency(table, 이 담에 correction=True) 로 되어있었는데 코랩 실습에서 "correction=True"를 안 쓰셔서요. 안 써도 되는 건가요???

좋은 강의 감사드립니다. 기출 문제를 풀던 중 의문사항이 몇 가지 생겨 질문드립니다.<첫 번째 질문>2번 문제의 '전체 교사 수'를 구하라고 되어있는데, 선생님의 풀이를 보면 교사1인당 수가 출력되어 있습니다.  전체 교사 수를 출력해야하니 교사수 열의 값이 답으로 도출되어야 하지 않습니까?  문제의 오타인지, 제가 오해하고 있는 것인지 알려주시면 감사하겠습니다.  <두 번째 질문> 총 범죄 건수의 월평균 값을 출력하라고 되어 있는데, 선생님의 풀이를 보면 월합계가 출력되어 있습니다. 해당 연도의 총 범죄 건수의 월평균 값을 구하려면 월합계 / 6이 되어야 하는 것이 아닌가 싶어 질문드립니다.  감사합니다.

여기서 나온대로 코드를 짜진 않았고 제 마음대로 했는데요.macro f1-score으로 평가한다고 해서 평가모델을 만들어서 넣어봤는데, 0.52가 나왔습니다..이 0.52 라는 숫자가 작은 것 같은데 하이퍼파라미터튜닝을 해도 고만고만 하더라고요.근데 3회차에서 roc_auc_score로 검증해봤을땐0.7 정도가 나왔던거 같아요..제가 검증하는 숫자가 낮은지 높은지 기준은 없는건가요? 그리고 최종 파일을 컴피티션에 올리면 점수가 나온다고 했는데, 거기서는 0.31이 나왔는데요..선생님은 0.3 쯤이 나왔는데 별 신경을 안쓰시길래.. 무슨 차이인지 몇점이 나오든 그거는 상관 없나요? @.@;;

안녕하세요 boto3 라이브러리를 처음 사용하는 강의에서 import한 라이브러리(boto3)와 실행하는 파이썬 파일(boto3.py)의 이름이 동일한데 어떻게 실행이 되는건가요 ?? 일반적으로 파이썬 사용할 때 라이브러리명과 파일명이 동일하면 AttributeError 에러가 발생하던데 강의에선 별 다른 제약 없이 실행이 되는거 같아 질문드립니다.

아래 코드에서 잘못된 부분은 없는지, 어느 부분을 보완하면 좋을지 알고 싶습니다 문제 : 학습용 데이터 (X_train, y_train)을 이용하여 생존 예측 모형을 만든 후, 이를 평가용 데이터(X_test)에 적용하여 얻은 예측값을 다음과 같은 형식의 CSV파일로 생성하시오(제출한 모델의 성능은 accuracy 평가지표에 따라 채점) 코드 : # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("test.csv") # EDA train.shape, test.shape # ((891, 12), (418, 11)) train.isnull().sum() test.isnull().sum() # 전처리(결측치, 인코딩, 스케일링, 타겟) train = train.dropna() test = test.dropna() train.shape, test.shape # ((183, 12), (87, 11)) train.describe() train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) target = train.pop("Survived") # 모델링 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 = 2024) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 2024) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) # 평가 from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(y_val, pred) # 제출 result = pd.DataFrame({ "PassengerId" : X_val["PassengerId"] , "Survived" : pred }) result.to_csv("수험번호.csv", index = False)

마지막에 저장이 안되는데 제가 뭘 또 잘못한 걸까용..!평가까지는 잘 했는데, 마지막에 요러니 당황스럽군요..!

선생님, 실제 시험 환경에서 아래처럼 색 알록달록하게 보여주나요? 

선생님!, 기출보고 있는데 코드 수정시 타이핑 하는 글들이 삽입이 아니라 수정으로 되는데 ... 이거는 세팅을 바꿀 수 없나요?쉽게 설명하자면 아래한글 보면, 아래쪽에 수정/삽입 바꿀 수 있는 것 처럼요. 에러나서 코드 다시보면서 작성하는데 타이핑 하는것들이 삽입되는게 아니라 뒤에 글들을 지우면서 쳐집니다 ㅠ 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요train_data.loc[train_data.Sex=='male']['Survived']로 필사가 되어있는데여기서 굳이 loc를 써야하는 이유를 못찾아서요!train_data[train_data.Sex=='male']['Survived']이렇게 적는다면 이해가 되는데 .....또한 loc 공부할 때특정 행을 추출하는거면 df.loc[행 인덱스명]특정 열을 추출하는 거면 df.loc[:, 열 인덱스명]특정 행과 특정 열을 추출하는거면 df.loc[해당 행의 인덱스명, 해당 열의 인덱스명] 이렇게 메모하고 암기했습니다그러나 train_data.loc[train_data.Sex=='male']이게 앞에 :,가 생략되어도 상관없는건가요? 이렇게 생긴건 행 추출인데 행인덱스명을 안써서요

안녕하세요. 저번에 해주신 조언대로 일단 외우기보다 강의진도를 먼저 빼고 있는데, 점점 양이 많아지다보니 걱정됩니다ㅠ 전에 디스코드 들어오셨냐고 물어보시던데, 디스코드에 들어가면 어떤게 좋은건지요? 과제나 학습이 이루어지는건가요? 강의진도 기출문제만 남겨놓고 거의 끝나가서 공부를 어떻게 해야할지 모르겠어서 문의글 남깁니다

By.XPATH를 이용한 태그 선택과 키워드 입력 방법 강의를 들었는데요. 강의에서 말씀하신대로 코드를 작성하였는데 키워드가 검색창에 입력이 되지 않습니다. 개발자도구에서 확인한 네이버 검색란 태그를 다음과 같이 확인하였습니다. 제가 입력한 코드는 아래와 같습니다. from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from selenium.webdriver.chrome.service import Service from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.common.keys import Keys from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager import time options = Options() options.add_argument("--start-maximized") options.add_experimental_option("detach", True) service = Service(ChromeDriverManager().install()) driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options) url= "https://naver.com" # 요소 선택하는 법 # # driver.find_element(By.CLASS_NAME) # driver.find_element(By.ID) # driver.find_element(By.CSS_SELECTOR) # driver.find_element(By.NAME) # driver.find_element(By.TAG_NAME) # driver.find_element(By.XPATH) # driver.find_element(By.LINK_TEXT) # driver.find_element(By.PARTIAL_LINK_TEXT) driver.get(url) time.sleep(2) """ <input id="query" name="query" type="search" title="검색어를 입력해 주세요." placeholder="검색어를 입력해 주세요." maxlength="255" autocomplete="off" class="search_input" data-atcmp-element=""> """ driver.find_element(By.XPATH, '//input[@title="검색어를 입력해주세요."]').send_keys("박효신")

문제를 2가지 방식으로 풀어보았습니다.1) StandardScaler사용from sklearn.preprocessing import StandardScalersc = StandardScaler()df['f5'] = sc.fit_transform(df[['f5']])print (df['f5'].median()) 2) 평균과 표준편차를 구하여 직접 식에 대입m = df['f5'].mean()s = df['f5'].std()df['f5'] = (df['f5']-m) / sprint (df['f5'].median()) 답이 1)에서는 0.2606196295590152)에서는 0.2593132572746011 2)에서 답이 다른데, 뭐가 문제일까요??

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요예시문제 작업형2(신버전)강의 내용 17분 16초 쯤에 수치형 베이스라인으로 작업을 하실 때 아래와 같이 코딩을 하셨는데 model.fit(X_tr[cols],y_tr)pred=model.predict_proba(X_val[cols]) 이미 train_test_split 을 할때 train[cols] 을 활용해 데이터 분할을 하였기에 굳이 다시 쓰기보단 model.fit(X_tr,y_tr)pred=model.predict_proba(X_val) 이런식으로 작업을 해도 괜찮은지 여쭤보고 싶습니다. 실제로 이렇게 작업을 했을 때도 문제가 없었는데 혹시나 한번 여쭤보고 싶어 이렇게 글을 올립니다. 감사합니다:)