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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

평가지표 (이진/다중 분류, 회귀)

target, 즉 우리가 예측하려는 값이 범주형인 경우

해결된 질문

200

wanzy123

작성한 질문수 13

0

target 값은 절대로 절대로 인코딩해서는 안되나요? ? 그냥 아묻따 전처리 때 분리하는 것이 가장 좋겠죠??

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

그런건 아니에요~

옛날엔 머신러닝이 문자를 인식못해 라벨인코딩이 무조건 필요했고

아직도 xgboost는 타겟을 라벨인코딩 해야 학습할 수 있어요

 

랜덤포레스트, lightgbm은 타겟이 문자여도 라벨인코딩 없이 학습과 예측가능합니다.

다만 문자일 경우 평가 지표에 따라 양성값이 무엇인지 지정이 필요해요 (평가지표 영상 참고)

원핫 인코딩 관련

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타겟 분리

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Id 삭제

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roc_auc_score 질문: 작업형2 모의문제3 09분 48초

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원핫인코딩 코드 질문

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map 함수 사용 필수적인가요

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수강 기한 연장 문의드립니다.

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34강 평가지표

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103강 작업2형 전처리(레이블인코딩 부분) 오류

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작업형1_section14 문의

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작업형1_연습문제 7번 관련입니다.

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데이터 프레임 슬라이싱 혹은 데이터 선택하기가 어렵습니다.

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로지스틱 회귀분석 질문

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