# 범주형 데이터의 카테고리 df_out['weather_code'] = df_out['weather_code'].astype('category') df_out['season'] = df_out['season'].astype('category') df_out['year'] = df_out['year'].astype('category') df_out['month'] = df_out['month'].astype('category') df_out['hour'] = df_out['hour'].astype('category') df_out['dayofweek'] = df_out['dayofweek'].astype('category') # dayofweek 추가됨 # 더미처리 df_out = pd.get_dummies(df_out, columns=['weather_code','season','year','month','hour','dayofweek']) # dayofweek 추가됨 # 종속변수 'cnt', 독립변수('나머지 컬럼')을 분리하는 작업 df_y = df_out['cnt'] # 종속변수 Y df_x = df_out.drop(['timestamp', 'cnt'], axis = 1) # 독립변수 X # 훈련용, 테스트용 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df_x, df_y, random_state=66, test_size=0.3, shuffle=False) # 매번 동일한 래덤값을 고정하여 값 변경되지 않게, shuffle=False는 시계열 데이터 이므로 ## .... 이후 model.compile(loss='mae', optimizer='adam', metrics=['mae']) early_stopping = EarlyStopping(monitor='loss', patience=5, mode='min') history = model.fit(x=x_train, y=y_train, epochs=50, batch_size=1, validation_split=0.1, callbacks=[early_stopping])   train 데이터 오류로 인해 딥러닝이 되지 않습니다.  선생님 강좌와 차이점은 dayofweek을 추가한 내용입니다.  왜? dayofweek을 카테고리 & 더미 처리를 하면 딥러닝이 되지 않는지? 궁금합니다.

안녕하세요. JPA 실전1 강의를 완강 후, 개인적으로 공부해 보고 있는 jpa초보 학생입니다. 홈페이지 관리자가 직접 카테고리를 추가/삭제할 수 있는 페이지를 구현하고 있는데, 개발 방향이 맞는지에 대해 의문점이 생겨 질문을 남기게 되었습니다.   카테고리를 추가하는 경우, view에서 부모 카테고리가 있는 경우 controller로 부모의 카테고리 form과 새로 생성할 자식 카테고리 명을 전달해 자식 카테고리를 생성할 목적으로 개발했습니다.   강의와 동일하게 Categories vo를 설계했고, Service 로직에 의문이 생깁니다. 클래스 정보는 아래 사진으로 첨부했습니다.   1. category   2.  repository   3. service   4. categoryAdd test   시간 내주셔서 감사합니다.