인프런 커뮤니티 질문&답변

1. 하이퍼파라미터 튜닝을 하지 말고 제출하시죠!

   그게 더 안정적일 것 같습니다.

2. 0.79가 40점 구간일 수도 있고 아닐 수도 있지만, 데이터에 따라 0.6이 40점 구간일 때도 있었어요! 데이터에 따라 상대적으로 걱정하지 않으셔도 됩니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.

작업형2 같은 문제의 경우, 최종 y_test 결과값이 모델의 성능을 평가하는 척도가 될 수 있습니다. 구체적으로 “0.796”이라는 값은 높은 정확도를 보여주고 있는 것입니다. 하지만 시험의 점수 반영은 특정 구간 기준에 의해 평가됩니다. 예를 들어 일정 퍼센트 이상일 때 최대 점수를 받을 수 있는 식입니다.

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- 작업형2 모의문제3 y_test 결과값 조회시 0.87이 나오면 점수가 그렇게 반영되는건가요?에서는 y_test 결과가 구간으로 채점된다는 점과 그에 따른 배점에 대한 설명을 보실 수 있습니다.
- 저의 코드도 정답 처리로 될까요?? y_test채점 결과 0.789 나왔습니다에서는 y_test 결과에 따른 채점 기준에 대한 추가 정보를 제공하고 있습니다.

결론적으로 0.796의 결과는 시험 점수에 긍정적인 영향을 주겠지만, 구체적인 점수는 시험 기관의 내부 구간 기준에 따라 결정됩니다. 점수가 걱정되신다면, 현재 사용한 방법을 토대로 부가적인 튜닝을 시도해보시는 것도 좋은 방법입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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