이해가 가지 않는 것
수치형 변수 스케일링을 할때 cols 에서 왜 TravelInsurance 는 제외시키나요?
그리고 display함수가 print함수와 다른 점은 무엇인가요?
# 수치형 변수 스케일링
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
cols = ['Age','AnnualIncome','FamilyMembers','ChronicDiseases']
display(a_train.head())
a_train[cols] = scaler.fit_transform(a_train[cols])
a_test[cols] = scaler.transform(a_test[cols])
a_train.head()답변 1
0
TravelInsurance 는 우리가 예측해야할 타겟입니다 스케일링 할 수도 있지만 권장하진 않습니다.
이 값도 스케일링 할 수 있으나 만약 1000 -> 0.3으로 스케일링 됐을 때
나중에 우리가 예측한 값도 1000 이 아니라 0.3으로 예측해버려요
그럼 실수로 0.3을 제출해서 0점 처리될 가능성이 너무 높아져요!
만약 타겟에게 전처리를 진행한다면 예측후 원래값으로 복원작업이 필요해요!
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