작업형2 train_test_split 사용 관련 질문
작업형2문제를 풀때
eda 후 전처리&피처엔지니어링 단계에서
범주형자료들을 무조건 라벨인코딩만 하려고 합니다
((원핫인코딩과 라벨인코딩 둘다 실행시켜서 비교안할거임)
라벨인코딩만 하려는 상황에서도
train_test_split 을 사용해야 하는지
아니면 그냥 바로 랜덤포레스트를 돌려도 되는지 궁금합니다
작업형2 모의문제1 풀이를 적으면서 보는중인데
만약 train_test_split 을 사용안하면
랜덤포레스트 돌릴때
model(X_tr,y_tr)
pred =model.predict(X-val)
이자리에 뭘 넣어야 할지 궁금합니다
+train_test_split 을 사용하면 좋은 점수를 받는지도 궁금합니다
+작업형2 모의문제1 풀이에서 강사님이 처음에 drop의 방식을 하셨는데 drop방식보단 라벨인코딩이 더 좋은점수를 받을수 있는 풀이방법인지도 궁금합니다
답변 1
0
네 시험이 얼마 남지 않은 분에게는 train_test_split없이 작업을 추천합니다.
랜던포레스트를 사용하더라도 주의할 점은 회귀 문제인지 분류문제인지는 명확하게 확인하고 사용하면 될 것 같아요!
train_test_split 을 사용안하면
target = train.pop('타겟컬럼')
model.fit(train,target)
pred =model.predict(test)
입니다.
이 방식으로 [기출] 공식 예시문제 작업형2를 풀어놨습니다. 확인 부탁해요!
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