풀이2번 방식 문의
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train[cols], target, test_size = 0.2, random_state = 0)
이렇게 했으면 X_tr에 train[cols]가 들어가게 되는거같은데
모델 학습시
model.fit(X_tr) 이렇게만 해줘도 안되나요?
꼭 model.fit(X_tr[cols])까지 한번더 해줘야하나요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님.
질문 주신 내용은 데이터 분할 및 모델 학습과 관련된 내용이군요. train_test_split 함수로 X_tr에 이미 train[cols]가 들어가 있어도, 모델 학습 시 꼭 model.fit(X_tr[cols]) 형태로 해야 하는지 궁금하신 것 같습니다.
이미 train[cols]로 데이터가 제한된 상태에서 train_test_split을 사용하셨기 때문에, model.fit(X_tr, y_tr)로 호출하셔도 문제는 없습니다. 즉, X_tr[cols]를 사용할 필요 없이 X_tr 그대로 사용하셔도 됩니다. 결과적으로 코드의 간결성을 유지할 수 있으며, 추가로 특정 컬럼을 명시적으로 다시 한정할 필요가 없기 때문입니다.
유사한 질문과 답변이 있었던 내용은 다음 링크를 참고하시기 바랍니다:
데이터 split 관련 질문
이 게시물은 이미cols를 한정했을 경우 모델 학습 시 다시 제한할 필요가 없다는 점을 설명하는 내용이 포함되어 있습니다.왜 다시 [cols]로 한정하나요?
이 질문도 같은 맥락에서 설명해 드리고 있으며, 기존train[cols]로 제한한 데이터를 모델 학습 시 별도로cols로 지정할 필요가 없다는 답변을 포함하고 있습니다.
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.
작업형2 카테고리
0
7
1
110강 회귀_8번 문의
0
8
2
XGBRegressor 학습 시 warning 출력
0
12
2
데이터 프레임을 변경해도 되나요?
0
10
2
10회 기출 작업형3 문제 2-1 질문
0
15
2
작업형 2 질문
0
14
2
작업형 2 템플릿 확인 요청
0
13
2
작업형2 인코딩 질문
0
22
2
작업형 3 벼락치기 공부방법 질문
0
30
2
기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부
0
31
2
예측값 결과 소수점 차이
0
28
2
기출 문제와 실전챌린지 연습문제 무엇부터 푸는게 나은가요?
0
34
1
전처리 train() test([ ])
0
23
2
작업형 1 배경지식 질문
0
32
2
옳게 풀은건지 질문드립니다!
0
22
1
roc_auc_score
0
29
2
추가질문 합니다
0
22
2
시험환경 구름
0
20
2
2유형 질문드려요
0
21
2
RandomForest vs lgb
0
28
2
전처리 관련질문
0
29
3
작업형3 기출
0
20
2
유형2에서 데이터분할 생략 가능여부
0
33
2
9회 기출 유형3 질문
0
21
2





