이해가 가지 않는 것

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target <- train 데이터 실제 값 (주어진 값)

pred <- test 데이터 예측한 값

작업형 2는 test 데이터 예측 값을 제출해요 🙂

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김라의님이 질문하신 데이터프레임 구성에 대한 부분을 이해하는 데 도움이 되시도록 설명드리겠습니다.

김라의님이 제공해주신 코드는 다음과 같습니다:

target = train.pop('Segmentation')  
test_ID = test.pop('ID')  
submit = pd.DataFrame({  
    'ID': test_ID,  
    'Segmentation': pred  
})  
submit  

여기서 중요한 부분은 ‘Segmentation’ 이라는 컬럼에 어떻게 값을 할당할 것인지입니다.

1. target = train.pop('Segmentation'): 이 라인은 train 데이터프레임에서 ‘Segmentation’이라는 컬럼을 제거하고, 그 값을 target 변수에 저장하고 있습니다. 이 방식은 모델을 학습할 때 사용할 정답 데이터(라벨)를 분리하기 위한 일반적인 방법입니다.

2. submit = pd.DataFrame({'ID': test_ID, 'Segmentation': pred}): 이 라인은 최종적으로 모델이 예측한 값을 데이터프레임 형태로 저장하는 역할을 합니다. 여기서 ‘Segmentation’에 pred를 사용하는 이유는, pred가 test 데이터에 대한 예측 결과를 포함하고 있기 때문입니다.

결국, train 데이터를 학습 시 이용한 뒤 예측 값을 pred에 담아 submit 데이터를 구성하는데 활용되고 있는 것입니다. 만약 submit에 target을 사용한다면 이는 모델의 예측 결과가 아닌 학습 데이터의 라벨값과 동일하게 되어버리므로 예상된 출력을 얻을 수 없습니다.

참고하면 좋을 유사 질문 링크:

• 작업형2 모의문제1 에서 오류가 발생하는데 원인을 모르겠습니다 - 데이터 예측 값에 대한 이해를 돕는 게시물입니다.
  
• 기출4회 작업형 2 오류(샘플수) - 데이터프레임 구성에 대한 설명과 유사한 사례입니다.
  

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.