250일차(모험 159일차) - 배달 팁 예측하기, 페이징

이 전까지 어떤걸 해왔는지 적어보니깐 진짜 생각했던 거는 다 실행했다. 

코로나로 인해서 내가 할수있는게 더 많아졌다. 

그러다가 개발하기 전에 했던 Kaggle 스터디랑 ML 공부를 한 걸 보게 되서 심심해서

배달팁 db를 넣어 회귀모델을 만들었다.

 

가게들은 샌드위치를 입력해서 나온 모든 가게로 했고

카테고리는 3개만 했다. 

 

Type 0=일반 배달, 1=배민1

distance : 거리(m) 

* 배민 1에서 거리측정에 2.0~2.5km로 되어있으면 2.5km로 입력

reviewCount : 최근 리뷰수(총 리뷰수x)

price : 배달팁

* 1000~4000원 같이 주문금액에 따라 다르게 정해진 경우 최대 금액인 4000원 입력

 

# (일반 배달, 2.5km, 120개의 리뷰수)
answer = model.predict([ 
    [0, 2500, 120]
])
print(answer)

대략 40개 db로 실행했을 때 

 

실제 값하고 예측한 값이 1674원 정도 차이가 나며,

위와 같은 데이터라면 배달팁은 3558.5265원 정도로 나왔다.

 

 

결론은 배달팁 너무 비싸다

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페이징 - front

서버에서 받아 온 값 띄우기

주석 - 첫번째 페이지 누를 때  // 6번째 페이지를 누를 때 

console.log(fullCount, startPage, endPage, prev, next) // 6 1 5 false true // 6 6 6 true false

 

 

현재 페이징 화면

 

- 페이징 5개까지만 띄우기 (위 화면에서 x 표시된 부분이 없어야함)

- 6페이지 부터는 다음 버튼으로 눌렀을 때 6~10 페이지 띄우기

 

 

startPage~endPage까지 반복 + next가 true이면 다음버튼 생성 + prev가 true이면 이전 버튼 생성