기상 기후 강의 노트

https://youtu.be/FbMA4Zn83cA

8 Company Stocks that Benefit from Severe Weather Events (investopedia.com)

경계층에서 안정도 구분

1. thermal 열적 난류에 의한 안정/불안정인가?  => 정적 안정도 

여기서, 정적 안정도는 국지와 비국지 정의로 나뉜다. 

정적 static 이라는 단어는 "having no motion"의 뜻으로 바람의 영향을 받지 않는다는 의미임.

여기서 주의해야 할 것은, 바람의 영향을 받지 않는다는 의미가 thermal이 지표면 거칠기 요소들(빌딩, 산, 나무 등)의 영향을 받지 않는다는 말은 아니다. (Stull, p169)

대기과학 개론 등에서 배운 안정도 개념은 기온 감율을 사용한 정적 안정도 계산방법이다. 이것은 local definition.

그런데, 이 방법은 대류가 강한 혼합층에서는 잘 적용되지 않는데, 지표에서 상승하는 thermal 이나 구름꼭대기에서 하강하는 경우가 있기 때문이다. 이런 경우는 감율이 아닌 초과된 부력의 영향이 있기 때문이다. 

2. winds 기계적 난류에 의한 안정 불안정인가?  => 동적 안정도

위 정의를 숙지하고 구분 해야 아래 5급 공채 문제 풀 수 있음.

https://aeir.tistory.com/entry/5%EA%B8%89-%EA%B3%B5%EC%B1%84-%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%EB%AF%B8%EA%B8%B0%EC%83%81%ED%95%99-2010?category=690148 

https://aeir.tistory.com/entry/5%EA%B8%89-%EA%B3%B5%EC%B1%84-%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%EB%AF%B8%EA%B8%B0%EC%83%81%ED%95%99-2012?category=690148 

https://happy8earth.tistory.com/124

https://happy8earth.tistory.com/596

https://happy8earth.tistory.com/125

https://happy8earth.tistory.com/117

https://aeir.tistory.com/entry/%EA%B3%BC%ED%95%99-%EC%B8%A1%EC%A0%95%EA%B3%BC-%EC%B0%A8%EC%9B%90

https://aeir.tistory.com/entry/%ED%95%A8%EC%88%98%EC%99%80-%EB%AF%B8%EB%B6%84?category=896080 

https://aeir.tistory.com/entry/%EC%84%A0%ED%98%95%EC%84%B1%EA%B3%BC-%EB%B9%84%EC%84%A0%ED%98%95%EC%84%B1?category=896080

https://aeir.tistory.com/entry/%EC%97%B0%EC%97%AD%EB%B2%95%EA%B3%BC%EA%B7%80%EB%82%A9%EB%B2%95

https://www.inflearn.com/questions/224124

에러

XGBRegression  모델링 에서 발생

UserWarning: Scoring failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details:

증상:

nan 으로 나옴

def regression_model(model):
    scores = cross_val_score(model, X_train_std, y_train, scoring='neg_mean_squared_error', cv=kfold)
#     scores = cross_val_score(model, X, y, scoring='mean_squared_error', cv=kfold)
    rmse = (-scores)**0.5
    return rmse.mean()

from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score
regression_model(XGBRegressor(booster='gblinear'))

해결

위 코드 실행 전에 X에 대해서 표준화를 반드시 할 것!!!!

# 데이터 표준화   X  에 대해서만!!!
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
std_scale = StandardScaler()
std_scale.fit(X_train)
X_train_std = std_scale.transform(X_train)
X_test_std = std_scale.transform(X_test)

https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE06546481

* Keras에서 학습을 시킬 때 fit()과 fit_generator()의 차이점

- fit()은 sklearn의 fit method와 비슷하다. 전체 dataset을 한번에 fit method로 통과시킨다. 따라서 전체 dataset을 메모리에 로드할 수 있는, 작은 크기의 dataset으로 학습을 시킬때 사용한다.

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- fit_generator()는 x와 y를 직접적으로 통과시키지 않고, generator를 통해 데이터를 불러온다. kears 공식 문서를 보면, generator는 Multiprocessing을 진행할 때 데이터 중복을 막기 위해서 사용한다. 이것은 practical purpose를 위한 것이며, 큰 크기의 dataset으로 학습을 시킬때 사용한다.

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