인프런 커뮤니티 질문&답변

데이터 균형을 확인하고 불균형이 심할 경우 모델 성능이 떨어질 수 있겠다라는 것을 예상할 수 있습니다.

데이터가 심각한 불균형을 있을 경우 별도의 처리하기 위함이에요~

예를 들면, RandomForestClassifier(random_state=0, class_weight='balanced') 와같이 class_weight='balanced'를 사용할 수 있어요!

관련해 정리해서 새소식으로 안내 하겠습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. lemon4374님.

타겟변수에 대해 value_counts()를 사용하는 것은 각 클래스(범주)가 데이터셋에서 얼마나 자주 나타나는지를 파악하기 위해서입니다. 이를 통해 데이터를 분석할 때 몇 가지 중요한 정보를 얻을 수 있습니다.

1. 데이터 균형 확인: 타겟 변수가 여러 범주(클래스)로 나뉘어져 있을 때, 각 범주가 데이터셋에서 균형 잡혀 있는지를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 클래스가 불균형할 경우(한 클래스가 다른 클래스에 비해 많이 나타나는 경우) 머신러닝 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 불균형 데이터를 해결하기 위해서는 언더샘플링, 오버샘플링 등의 전략을 사용할 수 있습니다.

2. 당혹감 방지: 어떤 범주의 데이터가 거의 없는 경우, 모델이 해당 클래스를 잘 예측하지 못할 수 있습니다. 이러한 정보를 사전에 알고 있으면 데이터 수집 또는 데이터 증강을 통해 문제를 보완할 수도 있습니다.

3. 전처리 전략 수립: value_counts()를 통해 확인된 정보는 데이터 전처리 전략을 결정하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 범주형 변수를 어떻게 인코딩할 것인지, 결측치는 어떤 방식으로 채울 것인지 등의 결정에 활용될 수 있습니다.

유사한 질문에 대한 기존 답변을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 다음 링크를 살펴보세요:

• 2회 기출유형 작업형 2번 관련: 범주형 변수의 처리 방법에 대한 설명이 있습니다.
  

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