pip uninstall pandas pip install pandas --upgrade pip3 uninstall xgboost pip3 install xgboost ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. pdpbox 0.3.0 requires xgboost>=1.7.1, which is not installed. http://ngmsoftware.com/bbs/board.php?bo_table=study&wr_id=704&sst=w..
df = -------------------------------- | datetime | col1 | col2 | ... | -------------------------------- |2023.01.02| | | | -------------------------------- df['month'] = df['datetime'].dt.month df = ---------------------------------------- | datetime | col1 | col2 | ... | month | ---------------------------------------- |2023.01.02| | | | 1 | ---------------------------------------- https://bigd..
프로그램을 만들 때 로그 파일을 생성해야 어떤 문제가 있는지 확인할 수 있다는 사실은 알고 있었다. 하지만 그동안은 print() 함수를 사용해서 콘솔창에 출력되는 내용을 보고 당장 문제를 해결하는 방식으로 개발해서 로그파일의 중요성을 크게 깨닫지 못했다. 오늘 시니어 개발자분의 실무 강의를 들을 기회가 있었는데 지금보다 내가 더 성장하고 개발하는 인공지능 모델의 크기가 커지고 다양한 실험을 해야하게 된다면 로그파일을 남기는 것이 효율적이라는 생각이 들었다. 파이썬에서 인공지능 모델을 학습시킬 때 로그 파일을 생성하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법 중 하나는 Python의 기본 로깅 모듈인 `logging` 모듈을 사용하는 것입니다. `logging` 모듈은 로그 메시지를 출력하고 기록..
def mean_centering(X, Y): X = X - X.mean() Y = Y - Y.mean() return X, Y def z_transform(X, Y): X = (X - X.mean()) / X.std() Y = (Y - Y.mean()) / Y.std() return X, Y # 이상치에 덜 민감한 scaling 방법 찾기 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler def standard_scaling(X, Y): # StandardScaler standard_scaler = StandardScaler() X = standard_scaler.fit_transform(X) Y = standard..
파이썬에서 상위 폴더에 있는 파일을 import 하기 위해서는 `sys.path`를 조작하거나 `PYTHONPATH` 환경 변수를 설정하여 파이썬 모듈 검색 경로에 상위 폴더를 추가해야 합니다. 이를 통해 상위 폴더에 있는 파일을 import 할 수 있습니다. 아래는 `sys.path`를 사용하여 상위 폴더에 있는 파일을 import 하는 예시입니다: import sys sys.path.append('..') # 상위 폴더 추가 import your_module # 상위 폴더의 모듈 import # 상위 폴더에 있는 모듈 사용 예시 your_module.your_function() 위의 예시에서 `sys.path.append('..')`를 통해 현재 작업 디렉토리의 상위 폴더를 `sys.path`에 추가..
파일 이름 유닛 테스트 파일의 이름을 짓는 데에는 일반적으로 다음과 같은 규칙이 사용됩니다: 1. 테스트 대상 파일의 이름을 기반으로 합니다: 테스트하려는 모듈 또는 클래스의 이름을 포함하여 테스트 파일의 이름을 지을 수 있습니다. 2. `test_` 접두사를 사용합니다: 테스트 파일을 식별하기 위해 파일 이름 앞에 `test_` 접두사를 추가합니다. 3. 밑줄(underscore)을 사용하여 가독성을 높입니다: 필요한 경우 단어 사이에 밑줄을 사용하여 가독성을 높일 수 있습니다. 4. `.py` 확장자를 사용합니다: 테스트 파일은 파이썬 소스 코드 파일이므로, `.py` 확장자를 사용합니다. 일반적으로 테스트 파일의 이름은 다음과 같은 형식을 따릅니다: `test_.py` 예를 들어, `calculat..