GraphQL Docs 작성부분 백틱 내부 색깔

vscode extension에서 GraphQL: Syntax Highlighting 설치하시면 될 것 같습니다!

nestjs - mysql 연결문제

감사합니다. 말씀해주신대로 해보았지만 안돼서 질문글 검색해보니 같은 내용이 있어서 그 글 참고해서 해결했습니다. https://www.inflearn.com/questions/758077/mysql-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%B2%A0%EC%9D%B4%EC%8A%A4-%EC%97%B0%EA%B2%B0-%EC%95%88%EB%90%98%EB%8A%94-%EB%AC%B8%EC%A0%9C-unable-to-connect-to-the-database혹시 같은 에러가 나시는 분들을 위해 제가 해결한 방법은 :터미널 최상단경로로 가서 private/etc 로 이동후 hosts파일을 관리자권한으로 편집모드(sudo vi hosts)를 실행합니다. i 눌러서 편집모드로 간 후 맨아래 ::1를 주석처리후 esc누른뒤 :w!로 강제저장합니다. (read-only파일이라 관리자권한과 강제저장이 필요한것같습니다)

구글에서 온 메일

저도 똑같은 메일이 왔네요 ㅠ

feature importance 와 correlation 질문입니다.

답변 감사합니다!

스태킹 질문입니다.

스태킹은 뭔가 캐글 컴피티션 맞춤용 모델인 것 같은 느낌이네요 ㅎㅎ 캐글 캐널도 같이 공부중인데 유용하게 쓰이겠네요. 답변 감사합니다.

스태킹 질문입니다.

답변 감사합니다. 지금 CV기반의 스태킹을 보고 있는데 어느정도는 감이 오는 것 같습니다. 그런데 한가지 의문점이 있습니다. CV기반 스태킹의 알고리즘은 알거 같은데, 여기서 새로운 데이터셋들이 올 때, 이것을 어떻게 예측하는지가 궁금합니다. 무슨 얘기인가 하면, 앞선 학습알고리즘들은 학습은 한 뒤(fit) , 그 학습한 모델의 예측 알고리즘을 기반으로 새로운 데이터셋들이 올 때, 그 데이터를 갖고 예측을 하기만 하면 됩니다. (predict(test_data_1) , predict(test_data_2), 등등) 그런데 CV기반 스태킹은 새로운 데이터가 올 때, 최종모델이 예측을 하기 위해선 새로운 데이터가 아닌, 개별모델들의 예측값들이 필요합니다. 이 때, 개별모델들이 새로운 데이터들을 어떻게 예측하는지가 궁금합니다. 다시 말해보자면, 최종모델은 이미 학습이 된 상태인 경우이고, 개별모델들의 예측값만 필요한 상태입니다. 여기서 개별모델들은 예측을 위한 학습데이터를 3개의 폴드로 나누어서 각각 (1,2) , (2,3), (1,3) 폴드의 데이터를 학습한 모델, 즉 개별모델들의 각 부분모델들(m1,m2,m3라고 한다면)이 있고, 그 m1,m2,m3 모델이 검증폴드를 이용해 최종모델 학습을 위한 데이터를 생성해서 평균을 취하고 다시 개별모델을 합쳐서 최종모델의 학습을 위한 데이터를 주었습니다. 그런데 이미 최종모델은 학습이 되있는 상태라, 이 과정은 필요가 없습니다. 궁금한 점은 새로운 데이터들이 들어올때, 이것들을 개별모델들이 예측을 할 때, 1) 위해서 말한 각 개별모델의 부분모델인 m1,m2,m3의 예측알고리즘을 갖고 새로운 데이터를 예측해 평균을 낸 뒤, 개별모델들을 합쳐서 최종모델의 예측을 위한 데이터를 주는 것인지, 2) 아니면, 개별모델들이 학습데이터를 3개로 폴드 시키지 않고, 전체데이터로 학습한 뒤, 그 모델의 예측알고리즘을 갖고 새로운 데이터를 예측을 한뒤, 개별모델들을 합쳐서 이것을 최종데이터의 예측을 위한 데이터를 주는 것인지 알고 싶습니다. 혹시 제가 잘 못 이해하고 있는게 있으면 알려주시면 감사하겠습니다.