작업형2 object 삭제
안녕하세요.
선생님은 baseline으로 object를 drop하고 머신러닝 모델을 돌리셨는데 그렇게 하시는 이유가 있나요? object를 삭제하는 것이 일반적인가요 아니면 인코딩해서 포함하는 것이 일반적인지요 시험 때 어떻게 해야할지 조금 헷갈려서요~
답변 2
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안녕하세요
정말 단순하게는 object를 삭제하고 모델을 만들고 제출할 수 있다 정도로 봐주세요
최근 40점은 인코딩까지는 필요합니다.
원핫/라벨 인코딩까지는 연습해주세요
스케일링은 생략해도 됩니다!!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김진주님께서 질문하신 “작업형2에서 object 타입의 컬럼을 삭제하는 이유”에 대해 답변드리겠습니다.
작업형 문제에서 object 타입의 데이터 처리 방법은 문제의 규칙이나 데이터를 어떻게 이용하느냐에 따라 달라질 수 있습니다. 일반적으로 object 타입의 데이터는 범주형 데이터로 간주되어 인코딩을 통해 수치 데이터로 변환해 모델에 포함시키는 것이 일반적입니다. 이는 모델이 범주형 데이터를 이해할 수 있도록 돕기 때문입니다.
그러나 경우에 따라서는, 모델의 복잡성을 줄이거나 불필요한 변수를 제외하기 위해 object 타입을 삭제해 베이스라인 모델을 구축하는 경우도 있습니다. 이렇게 하면 모델을 빠르게 실험하고 성능을 빠르게 점검할 수 있는 이점이 있습니다. 이후 모델의 성능을 높이기 위해 원핫 인코딩 등 다른 인코딩 방법을 시도해볼 수 있습니다.
시험에서는 다음과 같은 기본 원칙을 참고할 수 있습니다:
- 데이터의 목적과 문제 유형에 따라 어떻게 처리해야 할지를 결정합니다.
- 빠른 실험이 필요하다면, object 컬럼을 먼저 삭제하고 모델을 검증한 뒤 다른 접근법을 시도할 수 있습니다.
- 최종적으로는, 가능한 다양한 방식으로 인코딩하여 학습 데이터를 최대한 활용하는 것이 좋습니다.
유사한 질문들을 다룬 게시물도 참고해보시면 도움이 될 것 같습니다:
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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