인코딩문의

Question

ㅅ선생님 이전 8회 실기준비할 때 보면 대부분 원-핫 인코딩으로 하는 분위기였는데 이번에도 그렇게 준비해도 충분 하겠죠? 뭐랄까 Label Encoder는 실전에서 코드가 생각 잘 안나기도 하고 그래서요 ㅠㅠ   타겟값 옮겨겨놓기 target = train.pop('total') # 원핫 인코딩 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # 데이터 분할을 해보자 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) # 랜포에 넣어보자 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegresosr(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) # 제출 해보자 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred})     이렇게만 해서 40점은 받긴 했는데... (저번에 1유형 0점맞아서 재수 중..ㅠㅠ)   submit.to _csv("result.csv", Index=False)

퇴근후딴짓 · Answer

2~8회 기준으로 이 코드로만 40점 충분했어요! 만약 분류면 분류모델을 사용하는 것이 있을 수 있고요!! (확률값 사용 등)