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전처리시 컬럼삭제에 따른 성능차이 질문
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예를들어 기출6회 작업형2유형 풀이시에 Heat_Load 를 예측하도록 되어있습니다.
예를들어 train 과 test 컬럼에서 nunique 로 값을 확인하고 실제 row수만큼의 빈도수가 발생하는 Cool_Load 값이 있는데요.
이 컬럼은 삭제하는것이 더 효율적인 머신러닝 성능이 나오더라구요. 하여 전처리시 컬럼을 삭제처리하는 기준을 nunique 로 임의로 판단해도 될지
혹시 강사님은 컬럼삭제의 기준을 어떤식으로 잡는지 궁금합니다. 아니면 그대로 진행하는게 더 나을지 판단이 잘 안서서 질문드려 봅니다.
답변 1
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퇴근후딴짓
지식공유자
실제 row수만큼의 빈도수가 발생하는 Cool_Load 값이 있는데요. -> 이정도면 연속형 숫자 아닐까요?? 문자가 맞다면 큰 의미가 없겠네요~
전처리는 기준이 있지는 않아요!
모델 성능을 기준으로 판단하시죠!