2회 작업형2유형 질문

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

해결된 질문

작성

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!
질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

2회 기출문제 작업형2에서 왜 쌤이 한거랑 다르게 결과가 나올까요,,,,,,,,

# 검증 데이터 분리

아래는 쌤 풀이 입니다

((7039, 11), (1760, 11), (7039,), (1760,))

이건 제가 작성한 코드입니다

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(

X_train,

y_train['Reached.on.Time_Y.N'],

test_size=0.2,

random_state=2022

)

X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape

((7039, 10), (1760, 10), (7039,), (1760,))

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 4

eclee93

질문자

문제가 있는걸까요?

퇴근후딴짓

지식공유자

아이디 유무의 차이로 보여집니다.

문제없어 보여요

평가 지표가 저랑 크게 차이는 나진 않죠? (약간의 차이는 있을 수 있음)

평가지표가 0.2 이상 차이는 큰 차이임

eclee93

질문자

넵 큰 차이는 없는거 같아요

eclee93

질문자

Index(['Warehouse_block', 'Mode_of_Shipment', 'Customer_care_calls',
       'Customer_rating', 'Cost_of_the_Product', 'Prior_purchases',
       'Product_importance', 'Gender', 'Discount_offered', 'Weight_in_gms'],
      dtype='object')

퇴근후딴짓

지식공유자

큰문제는 없어 보입니다.

혹시 id 드랍 차이가 있을까요??

X_train.columns 한번 찍어 주시겠어요?

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. eclee93님.

검증 데이터 분리에 대한 문제를 살펴보겠습니다. 주어진 코드와 결과를 비교한 결과, shape이 약간 차이난다는 것을 확인했습니다. 이는 데이터셋의 피처 갯수에서 오는 차이로 보입니다.

두 가지 주요 차이점을 짚어볼 수 있습니다:

특성 갯수의 차이 (11 vs 10):
- 일반적으로 이 차이는 X_train 데이터프레임에 포함된 피처의 수에서 발생할 수 있습니다. 아마 X_train에서 특성 하나가 제거되었거나 추가된 상태로 train_test_split이 진행된 게 아닌가 싶습니다. 만약 어떤 특성을 드롭(drop)하거나 추가했다면, 그 변경이 shape에 영향을 주었을 수 있습니다.
데이터 준비 단계:
- 데이터의 전처리 과정에서 어떤 특정 열(예: ID 열)이 드롭되었거나 추가 작업이 수행되었을 수 있습니다. 이는 데이터의 특성 갯수를 줄이거나 늘려 최종적으로 위와 같은 shape 차이를 유발할 수 있습니다.

추가적으로, train_test_split을 하기 전의 데이터프레임 상태와 데이터 전처리 과정을 다시 한번 점검해보시면 좋겠습니다. 만약 pracitce 데이터셋에서 특정 열을 제거하거나 추가하지 않았는지 확인해 보세요. cust_id같이 드롭이 필요할 수 있는 열이 있을 수 있습니다.

이 문제와 유사한 풀이를 담고 있는 게시물이 아래 링크에 있습니다. 자세히 살펴보시면 도움이 될 것 같습니다:

검증데이터 분리가 이해가 안가요

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.

인프런 커뮤니티 질문&답변

2회 작업형2유형 질문