기출4회 유형2 문의드립니다.Macro f1-core는 #*****평가(=교차검증)from sklearn.model_selection import cross_val_scorescore = cross_val_score(model, train, train['Segmentation'], scoring='f1_macro', cv=5)print(score)print(score.mean())이렇게 구하면 되는건가요?  그리고 아래와 같이 풀이해봤는데강사님께서 풀이하신 segmentation과 다른데 괜찮나요? 풀이과정에 문제는 없는지 확인 부탁드립니다. # 라이브러리 불러오기import pandas as pd# 데이터 불러오기train = pd.read_csv("train.csv")test = pd.read_csv("test.csv")#*****데이터확인train.shape, test.shapetrain.head(2)test.head(2)#문자형 6개# train.info()#결측치 없음train.isnull().sum()test.isnull().sum()#*****전처리#결측값 없음#train합치기 없음#인코딩from sklearn.preprocessing import LabelEncodercols= train.select_dtypes(include='object')colsfor col in cols :    le = LabelEncoder()    train[col] = le.fit_transform(train[col])    test[col] = le.transform(test[col])#id삭제train = train.drop('ID',axis=1)test_ = test.pop('ID')#*****분리from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(                                            train.drop('Segmentation',axis=1),                                            train['Segmentation'],                                            test_size=0.2,                                            random_state=2022)#*****모델 max_depth=5~7 / n_estimators= 100~1000from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel = RandomForestClassifier(random_state=0, max_depth=7, n_estimators=500)model.fit(X_tr, y_tr)pred = model.predict(X_val)#*****평가(=교차검증)from sklearn.model_selection import cross_val_scorescore = cross_val_score(model, train, train['Segmentation'], scoring='f1_macro', cv=5)print(score)print(score.mean())#*****예측pred = model.predict(test)predsubmit = pd.DataFrame({    'ID': test_ID,    'Segmentation': pred})submit#*****저장submit.to_csv('submission_csv', index=False)pd.read_csv('submission_csv')  

안녕하세요 Evan님의 Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 강의를 듣고 있는 구자원 입니다.이제 강의를 수강 시작해서 [1단계 : Python 개발환경설정] 진행하고 있는데요.가상환경 설치(virtualenv) 강의 들으면서 설치 따라 하는 중에pip install numpy pandas jupyterlab streamlit plotly matplotlib seaborn진행하려고 하는데 아래 이미지와 같이 에러 메시지가 떠서 패키지 설치가 안되고 있습니다.아마 강의 후 시간이 지나면서 시간차로 파이썬 버전 문제로 이런 문제가 발생하는 것 같은데 해당 증상 해결법 확인해주실 수 있으신지요?? 확인 부탁드립니다.

안녕하세요. 범주형/수치형을 구분하지 않고 시험에서 진행하는 것이 좋다고 이전 유사질문에 답변주신 내용은 확인하였으나, 단순 궁금함으로 질문드립니다. 3-4 예시에서 이미 수치형과 범주형 데이터를 구분하여n_train에는 수치형 데이터 타입의 컬럼만 남아있는 것으로 이해했는데 아래와 같이 별도로 cols라는 수치형 컬럼만 모은 리스트를 따로 만들어 코드 작성을 진행하는 이유가 있을까요? n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) 여기서 [cols]를 지웠더니 numpy 관련 오류가 나는 것으로 확인하였는데 자세한 내용이 궁금합니다!

client_id = '***********'client_secret = '*********'naver_open_api = 'https://openapi.naver.com/v1/search/shop.json?query=android'header_params ={'X-Naver-Client-Id':client_id, 'X-Naver-Client-Secret':client_secret}res = requests.get(naver_open_api, headers=header_params)res.content 물론 **은 제 아이디및 비밀번호를 가리기 위해 바꾸어 작성했습니다. 저번과 같은 질문이지만, 말씀해주신 어플리케이션 재등록, url변경, 다른 컴퓨터환경에서 시도 모두 해보았으나 같은 오류가 발생합니다. 또한 해당 url클릭시 다음과 같은 화면의 오류가 발생합니다. 검색을 많이 해보았으나, 도저히 해결이 되지 않아 재차 질문드립니다ㅜㅜ 첫번째 사진이 코드 오류이고, 두번째는 해당 url'https://openapi.naver.com/v1/search/shop.json?query=android'을 눌렀을 때 나오는 오류입니다..도와주시면 정말 감사하겠습니다

7회 기출 유형의 작업형 1번문제에서 가장 많이 수강한 과목을 찾기 위해서 id_assessment가 높은 과목으로 선정합니다.그런데, id_assessment 숫자가 제일 높은 것이 133인데 설명에서는 value_counts()를 사용해서 33이 제일 높고 이의 id가 12라고 설명하고 있습니다. 원본 data를 봐도 133인데 제가 문제를 잘못 이해하고 있는건지…도움 부탁드립니다  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요. 좋은 강의 항상 감사드립니다.작업형2 강의를 다시 듣고 있는데, 풀이가 다르고 방법이 여러가지이다보니 정리가 어려운 상황입니다. 강사님께서 비슷한 질문글에 작업형2 정리 강의를 조만간 준비하시겠다고 답변하신 것을 보게 되었는데, 혹시 계획이 있으신가요? 감사합니다.

mysql 에 테이블을 기존에 만들어 둔게 있습니다. 다른 서비스가 데이터를 쌓아 놓는 테이블인데 여기를 ORM으로 조회를 한번 해보고 싶습니다. 로그성 테이블이라 pk가 없습니다.python manage.py inspectdb 로 모델 코드를 만들어 내긴 했습니다.python shell로 조회를 하려고 하는데 id 필드를 찾으려는 시도를 계속 합니다.  기존에 만들어진 DB 스키마를 ORM으로 사용려고 만든 것이 inspectdb 일것 같은데 장고 ORM 구조가 PK를 필수로 가져야 하는 구조인지 궁금합니다.(구글링 해보면 PK가 필수라는 이야기도 있고, CHATGPT에게 물어보면 Meta클래스에 managed가 False이면 괜찮다는 답변이 나오네요) inspectdb로 만들어진 코드에는 Meta 클래스가 아래와 같이 있습니다.class MacLog(models.Model): timestamp = models.DateTimeField() sw_ip = models.CharField(max_length=20) mac = models.CharField(max_length=255) port = models.CharField(max_length=20) class Meta: managed = False db_table = 'mac_log' 다음은 에러가 나는 내용 입니다. >>> from django.db.models import QuerySet >>> from maccol.models import MacLog >>> >>> qs = QuerySet(MacLog) >>> for item in qs: ... print(item) ... None Execution time: 0.019902s [Database: default] Traceback (most recent call last): File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 89, in _execute return self.cursor.execute(sql, params) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/mysql/base.py", line 75, in execute return self.cursor.execute(query, args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/cursors.py", line 179, in execute res = self._query(mogrified_query) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/cursors.py", line 330, in _query db.query(q) File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/connections.py", line 261, in query _mysql.connection.query(self, query) MySQLdb.OperationalError: (1054, "Unknown column 'mac_log.id' in 'field list'") The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "<console>", line 1, in <module> File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/models/query.py", line 398, in __iter__ self._fetch_all() File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/models/query.py", line 1881, in _fetch_all self._result_cache = list(self._iterable_class(self)) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/models/query.py", line 91, in __iter__ results = compiler.execute_sql( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/models/sql/compiler.py", line 1562, in execute_sql cursor.execute(sql, params) File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django_extensions/management/debug_cursor.py", line 49, in execute return utils.CursorWrapper.execute(self, sql, params) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 67, in execute return self._execute_with_wrappers( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 80, in _execute_with_wrappers return executor(sql, params, many, context) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 84, in _execute with self.db.wrap_database_errors: File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/utils.py", line 91, in __exit__ raise dj_exc_value.with_traceback(traceback) from exc_value File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/utils.py", line 89, in _execute return self.cursor.execute(sql, params) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/django/db/backends/mysql/base.py", line 75, in execute return self.cursor.execute(query, args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/cursors.py", line 179, in execute res = self._query(mogrified_query) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/cursors.py", line 330, in _query db.query(q) File "/Users/dcu/workspace/maccol/venv/lib/python3.11/site-packages/MySQLdb/connections.py", line 261, in query _mysql.connection.query(self, query) django.db.utils.OperationalError: (1054, "Unknown column 'mac_log.id' in 'field list'")   

 강의자료 다운이 안되서 강의자료 요청한지 2주째 안오는데 빨리 좀 보내주세요..byerlaekdnjs@naver.com

17:20 쯤에요 from statsmodels.formula.api imprt ols 에서 ols 대신에 logit을 써도 가능할까요?? 문제마다 ols 나 logit 이나 등등 어떤거를 써야하는지 이해가 어려워서 logit 하나만 사용하려고 생각중이어서요 ㅠㅠ..   

선생님이 4:21초에 from airflow.sensors.sql import SqlSensor는 provider에 있는게 아니라 core에 있는 sensor라고 알려주셨는데 airflow 버전 2.9.1에서는 SqlSensor가 apache-airflow-providers-common-sql 패키지에 포함되어 있다고 하는데 그러면 버전 2.9.1에서는 airflow core에 있는 sensor를 사용하지 못하는 건가요??

17:17 화면에 보시면 random_state=2021 도 있고random_state=2022 도 있는데임의의 아무 정수를 설정하는건 알겠는데두개의 수가 같아야 하는것 아닌가요?한번 2021로 정했으면 2021로 쭉 해야하는것 아닌가요~?

이원분산분석에 대한 차이점이 명확하게 정리가 되지 않습니다.독립변수가 2개이면 포뮬러를 로 연결해주면 되는걸로 알고있는데, 무조건 *로 독립변수들을 연결해주어도 되는걸까요? 언제 종속~독립1+독립2+독립3로 해야할지 종속~독립1*독립2 로 해야할지 구분이 안가는데 이건 문제를 통해 확인해야하는걸까요?

안녕하세요 선생님. 먼저 훌륭한 강의와 자료를 제공해주셔서 정말 감사합니다. 덕분에 시험준비가 한층 수월하게 이루어지고 있는 것 같습니다.다름이 아니고 작업형3번 일원분산분석 부분에서 질문이 생겨 문의드립니다.정규성 가정과 등분산 가정을 모두 만족하면 일원분산분석을 진행하고, 만약 정규성 가정을 만족하지 못하면 kruskal wallis 검정을 진행하는 것까지는 이해하였습니다.그런데 만약 문제에서 정규성 가정은 만족하나 levene검정 결과 등분산 가정을 만족하지 못하는 경우에는 어떻게 검정을 진행해야 하는지 궁금합니다. 가설검정의 경우에는 equal_var = False 매개변수를 설정하도록 방법이 안내되어 있으나 일원분산분석에는 관련 설명이 없기에 문의드립니다.감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요강의에서는from scipy.stats import chi2_contingencyprint(chi2_contingency(교차테이블명))이렇게 하셨는데from scipy import statsprint(stats.chi2_contingency(교차테이블명))이렇게 적어도 상관없나요?

 계속 실행되다가.마지막에 model.fit(X_tr, y_tr)을 코딩하면 자꾸 에러가 납니다 ㅠ 어디가 문제인걸까요..

어떤 수험교재 문제에서는 반복측정 분산분석을 구하라는 문제도 나오는데, 반복측정 분석분석 대해서도 예제로 풀이 설명해 주실 수 있는지요?

안녕하세요 강사님!좋은 강의 정말 잘 듣고 있습니다. 지난 질문에도 친절하게 답변 달아주셔서 감사의 말씀 드립니다.이번 메타프로그밍 3.1절을 들으면서 잘 이해가 안되는 부분이 있어서 이렇게 질문글을 작성합니다.질문은 다음과 같습니다.Q1. attach_wrapper가 return 하는 func는 누구인가? 최종적으로 그 func는 누가 받는가?def attach_wrapper(obj, func=None): if func is None: return partial(attach_wrapper, obj) setattr(obj, func.__name__, func) return func위의 def attach_wrapper 가 @attach_wrapper(wrapper) 형태로 데코레이트하면, func=None일 때 partial()을 통해서 def attach_wrapper 함수 객체 본인을 return 해서 첫번째 인자인 obj를 wrapper로 고정시키는 것까지 이해를 했습니다.func=None이 아니면 setattr()을 통해, obj가 갖고 있는 어트리뷰트 func의 이름을 인자로 받은 func로 값을 셋팅하는 것까지도 이해를 했습니다.그런데 최종적으로 return 되는 게 func라는 것이 잘 이해가 되지 않습니다. return 되는 func를 누가 받는걸까요?func를 유추하기까지 저의 사고 흐름은 아래와 같았습니다.@attach_wrapper(wrapper) def set_level(newlevel): nonlocal level level = newleveldef set_level 이 데코레이트 되는 내부 사정은 set_level = attach_wrapper(wrapper)(set_level) 이 될텐데요.set_level = attach_wrapper(wrapper)(set_level) 에서 attach_wrapper(wrapper)는 partial()을 통해 def attach_wrapper 본체가 return 되었기 때문에, 데코레이트 되는 내부 사정을 달리 표현하면 set_level = attach_wrapper(obj=wrapper, func=set_level) 라고 이해를 했습니다.그러면.. attach_wrapper(obj=wrapper, func=set_level) 가 return 하는 게 func인데, set_level = func 이니까.. set_level = set_level 이 되는건가요? 추가 질문def attach_wrapper 함수에서 return func를 주석처리 하고 실행을 해도 결과가 똑같이 나오는데 이유를 잘 모르겠습니다.. 어째서 return func가 아무런 효용이 없었던 걸까요..?혹시 제가 잘 못 이해한 부분이 있다면 어김없이 피드백 부탁드리겠습니다!(아래에는 출력 결과물을 첨부하였습니다.)""" # return func 주석 처리 후 결과 DEBUG:__main__:add DEBUG:__main__:Add called WARNING:__main__:Add called DEBUG:__main__:countdown CRITICAL:__main__:countdown DEBUG:__main__:countdown2 CRITICAL:__main__:countdown2 5 5 5 countdown 0.009128093719482422 countdown 0.007673978805541992 countdown2 0.0056438446044921875 countdown2 0.005079030990600586 --- # 원본 코드 실행 결과 DEBUG:__main__:add DEBUG:__main__:Add called WARNING:__main__:Add called DEBUG:__main__:countdown CRITICAL:__main__:countdown DEBUG:__main__:countdown2 CRITICAL:__main__:countdown2 5 5 5 countdown 0.007693052291870117 countdown 0.006663084030151367 countdown2 0.005110979080200195 countdown2 0.0052149295806884766 """

랜덤포레스트로 모델을 학습하고 train_test_split으로 데이터를 나누지 않은 이유는 교차검증이 그 역할을 대신해서 그런건가요?? 교차검증을 스스로 생각해내기는 어려울거 같은데 그러면 평소처럼 train_test_split으로 데이터를 나누고 잘 모르는 macro f1_score 대신에 다른 평가지표를 사용해서 제출해도 되는걸까요??선생님 항상 친절한 답변 감사합니다 🥹🥹

강의 자료를 다운 받으려고 했는데 깨져서 나와서요! 자료 발송 부탁드립니다99doldol@naver.com

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")pd.set_option('display.max_columns',None) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) cols = train.select_dtypes(exclude='object').columnstarget = train.pop('성별') from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier()rf.fit(train[cols], target)pred = rf.predict_proba(test[cols])print(pred) 오류Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failedmake: *** [py3_run] Error 1Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 29, in <module> model.fit(train[cols], target) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 3511, in getitem indexer = self.columns._get_indexer_strict(key, "columns")[1] File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 5782, in getindexer_strict self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 5845, in raiseif_missing raise KeyError(f"{not_found} not in index")KeyError: "['성별'] not in index"도와주세요 왜 select_dtypes로 쓰니까 안되나요