모델링 및 평가(분류) 강의에서
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아래 보시면 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분하는 것은 이해가 되는데, y부터 마지막까지의 식이 왜 나오는지 이해가 안됩니다...다시 설명 부탁드립니다.
# 학습용 데이터와 검증용 데이터로 구분
from sklearn.model_selection import train_test_split
y = (y_train['income'] == '>50K').astype(int)
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y, test_size=0.1, random_state=2000)답변 1
1
문자를 0과 1로 변환하기 위해 사용했어요!
y는
'income'이 '>50K'인 경우 1,
그렇지 않은 경우 0인 이진(target) 변수로 변환하기 위해 작성한 코드에요
그럼 무조건 문자일때 변경해야 하느냐?
아니요!
모델 학습까지는 변환하지 않더라도 정상 작동 됩니다.
선택의 문제인데
일부 평가지표에서 추가적인 설정이 필요할 때가 있어 0과 1로 변환했습니다. (타겟이 문자일 때 평가지표 강의 영상 확인 요청)
어떤 의미냐?
1 조건: y_train['income'] == '>50K' -> True 또는 False가 나옴
2 자료형 변경: .astype(int) -> 논리 연산의 결과(True/False)를 정수형(int)으로 변환 True 1, False0
기출에서 사용된적 있냐?
없습니다. 어렵다면 일단은 패스하고 넘어가주세요!
난이도가 올라갔을 때를 가정했습니다.
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