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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

3회 기출유형(작업형2)

3회기출문제 작업형2 검증데이터 분리 질문

해결된 질문

329

김민정

작성한 질문수 12

0

섹션13 3회 기출유형(작업형2)

6:15

  1. 검증데이터 분리에서

 

(('TravelInsurance', axis = 1), train['TravelInsurance'], test_size = 0.1, random_state = 1204)

위에 알려주신 방법 말고

 

(train, train[‘TravelInsurance’], test_size = 0.1, random_state = 1204)

전처리 단계에서 불필요한 컬럼으로 간주하고 drop 후에 분리에서 윗 줄처럼 해도 될까요?

 

만약 안된다면, 괄호 안에 앞 2개가 매번 달라서 어떻게 입력해야할지 잘 모르겠어요.

 

  1. 이 문제에서 drop 방법은 왜 사용 안하신건지 궁금합니다.

 

  1. 제출할 때 'index' = test.index로 들어가는것도 왜 그런지 궁금합니다.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

  1. (train, train[‘TravelInsurance’], test_size = 0.1, random_state = 1204)

    전처리 단계에서 불필요한 컬럼으로 간주하고 drop 후에 분리에서 윗 줄처럼 해도 될까요?

    TravelInsurance을 drop해버리면 train에는 TravelInsurance이 없습니다. 따라서 train[‘TravelInsurance’]는 에러가 발생합니다.

 

  1. 이 문제에서 drop 방법은 왜 사용 안하신건지 궁금합니다.

질문이 이해가 되지 않습니다.😂 어디서 drop방법을 사용하지 않은 것을 묻는 걸까요?

train_test_split()이전에 왜 드랍하지 않았냐?를 묻는 것이라면 그렇게 변경해서 사용해도 됩니다.

target = train.pop(‘TravelInsurance’) # pop는 1) target변수에 대입 후 2) drop을 순차적으로 진행함
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target) #다른 기준은 생략

 

 

  1. 3회 해당 문제는 index에 대한 정확한 명시가 없어 논란이 있었습니다. 제출양식을 보고

    test.index로 판단해 제출하였으며, 결과적으로 40점을 받아 그대로 표시했습니다. 7회 시험에서는 id값은 제출하지 않고 있어 이 부분은 신경쓰지 않아도 됩니다.

     

     

     

    응원합니다 🙂

     

0

김민정

선생님 그럼 혹시 train과 test는 컬럼 수가 동일하다고 하셨는데, 이번 문제 같은 경우에는 컬럼의 수를 굳이 동일하게 할 필요는 없는걸까요?

아니면 밑에 처럼 pop으로 옮겨서 해도 되는 걸까요?

 

# target = train.pop('TravelInsurance')

0

퇴근후딴짓

타겟 컬럼은 target = train.pop('TravelInsurance')로 옮겨 놓고 하며 됩니다 🙂 화이팅

0

김민정

네 감사합니다! 마지막으로,

데이터 2개일 때, train(컬럼 수) = test(컬럼 수)

데이터 3개일 때, X_train(컬럼 수) = X_test(컬럼 수)

로 동일해야되는걸까요?

0

퇴근후딴짓

동일해야 한다는게 어떤의미일까요?

데이터 2개일 때는 train(컬럼 수) > test(컬럼 수) 가 될 것 같아요

train에는 타겟 컬럼이 포함되어 있습니다.

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