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3회 기출유형 작업형2

Q1. 범주형 변수 인코딩에서 원핫인코딩을 했는데, 원핫인코딩 전과 후가 동일해보여요! 왜그러는 걸까요?

display(c_train.head(), c_test.head())

c_train = pd.get_dummies(c_train)

c_test = pd.get_dummies(c_test)

display(c_train.head(), c_test.head())

Q2. 랜덤포레스트를 활용한 모델 학습 및 예측에서 [:,1] 은 왜 사용하는 건가요?

pred = rf.predict_proba(X_val) [:,1]

Q3. 데이터 예측 및 생성에서 test.index 부분에서 에러가 발생된다고 떠요, 왜 그러는 걸까요?

pd.DataFrame({

'index' : test.index

'y_pred' : pred

})

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max_depth는 사용하지 않아도 됩니다 🙂 생략하시죠!

네 수치형, 범주형 분리 없이

한 번에 인코딩 해도 됩니다!!

꿀팁 섹션에 한 가지 방법으로 풀기 보셔도 됩니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최혜인님.

수치형과 범주형 데이터를 분리하지 않고 바로 원핫인코딩을 적용하는 것은 가능합니다. pd.get_dummies() 함수는 데이터프레임 내에서 자동으로 범주형 변수만 선택하여 인코딩을 진행하기 때문에, 이는 편리하고 오류를 줄이는 방법입니다. 따라서 데이터 전체에 대해 원핫인코딩을 적용해도 대부분의 경우 문제가 발생하지 않습니다. 이 방법은 수치형 데이터는 그대로 유지되며, 대부분의 머신러닝 모델에서 사용 가능합니다.

max_depth는 트리 기반 모델의 훈련에서 매우 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 파라미터는 트리의 최대 깊이를 지정하며, 모델의 복잡성을 조절합니다. 일반적으로 max_depth는 너무 작으면 과소적합(underfitting), 너무 크면 과적합(overfitting)을 초래할 수 있습니다. 따라서 데이터에 맞춰 적절히 설정해야 합니다. max_depth는 주로 결정 트리(decision tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그리고 그레디언트 부스팅(Gradient Boosting) 모델에 적용됩니다.

원핫인코딩 및 max_depth 사용에 대한 추가적인 설명이나 사례를 원하시면, 아래 유사한 질문과 답변을 참조해보세요:
- 원핫인코딩 적용 예제
- 트리 기반 모델에서 max_depth 활용하기

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