모델링 및 평가(분류)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit(X_tr[cols], y_tr)
pred = rf.predict_proba(X_test[cols])여기에서 마지막 csv 파일 만들때 X_val에서 X_test로 변경한게 잘 이해가 안됩니다..!
예측 및 평가는 X_val로 하고 파일을 만들때는 X_test로 해야되는걸까요..?
답변 1
0
문제의 목표는 test(X_text)데이터를 예측하는 것입니다.
X_val를 만들고 예측하는 것은 우리가 모델성능을 자체적으로 검토하고자 하는 것이지
채점과는 상관이 없어요!
X_val를 예측하고 평가하는 작업이 없어도 됩니다. 하지만 모델 성능을 비교하기 위해서 이 단계가 필요하고 이 단계에서 확인 후(예측, 평가)에
최종적으로 test(X_text)데이터를 예측하고, csv로 제출합니다.
수강기간 연장 관련 문의
0
16
2
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
30
2
안녕하세요. 수강연장 신청드립니다
0
19
2
코랩 링크
0
16
2
작업형2 모의문제2 updated 2026.10 질문
0
30
2
카이제곱 독립성검정 질문합니다.
0
29
2
기출 7회 작업형2 평가지표 문의드립니다.
0
23
2
수강연장 문의 드립니다!
0
32
3
수강연장 문의드립니다
0
30
3
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
37
2
작업형2 모의문제3_updated2026.10
0
35
2
38강에서 불균형 데이터 처리하는 stratify를 꼭 해줘야하는건지 질문합니다.
0
30
2
수강강의 연장 관련 문의
0
43
2
작업형1_연습문제1 section2
0
44
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
48
2
작업형2 모의문제2_updated2026.10
0
54
2
수강기간 연장문의
0
45
2
작업형 2 질문
0
50
2
강의 연장 관련하여 문의드립니다.
0
53
2
섹션7 자료 다운로드
0
52
2
작업형 1 연습문제 Section12
0
54
2
수강기간 연장 문의
0
64
2
안녕하세요, 혹시 수강기간 연장이 가능할까요?
0
55
2
판다스 강의자료는 어디서 받을 수 있나요?
0
66
2