작업2
1. 빠르게(인코딩 없이 드랍) 베이스라인을 만들고 (데이터 분할과 랜덤포레스트 모델 random_state값 고정) 검증 - 1차 제출
인코딩 후 검증 -> 점수 좋아졌다면 - 2차 제출
(결측치가 있다면) 결측치 처리 다양한 방식 시도 - 3차 제출
다른 질문에서 이렇게 답변하셨는데
인코딩 없이 드랍시에도
데이터분할 treain_test_split 을 해야하는거군요??
처음부터 드랍말고 라벨인코딩이나 원핫인코딩을 하면 무조건 성능이 좋은건 아닌가요?
라벨인코딩과 원핫인코딩 둘중 하나를 선택하셔서 풀이하시던데
기준이 궁금합니다
답변 1
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처음부터 드랍말고 라벨인코딩이나 원핫인코딩을 하면 무조건 성능이 좋은건 아닌가요?
네, 처음부터 인코딩 하는 것이 좋습니다. 다만 인코딩에서 에러가 나서 전체를 버리는 일은 만들지 않기 위해 단계별로 설명하고 있어요! 또한 그 성능을 비교하기 위해서는 데이터분할 train_test_split이 필요합니다. 성능 비교가 필요없다면 분할할 필요는 없습니다.
라벨인코딩과 원핫인코딩 둘중 하나를 선택하셔서 풀이하시던데 기준이 궁금합니다
랜덤으로 선택했어요! train_test_split을 통해서 둘 다 확인해보고 좋은 성능의 인코딩을 선택합니다 🙂
(카테고리가 너무 많으면 원핫인코딩은 선택하지 않아요)
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