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김지수

작성한 질문수

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

머신러닝 학습 및 평가(분류)

평가지표 관련 질문

해결된 질문

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강의를 보다 머신러닝까지 해서 제출하면 그 결과를 바탕으로 평가지표에 의해서 평가가 되는건지 아니면 제시된 평가지표를 제출전에 꼭 사용해야하는지가 헷갈립니다!

강의에서 볼때는 평가지표를 사용해서 출력해보고 더 나은 모델을 사용하는 정도 인거 같아 보였는데요! 지금 시간이 없어서 랜덤포레스트 모델만 사용하고 외우려고 하는데도 평가지표 코드를 사용해야 할까요?!

답변 2

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퇴근후딴짓
지식공유자

네! 평가지표 점검 없이 제출해도 무방합니다.

평가지표는 내가 모델 평가를 위해 보기 위함이지 채점과는 상관이 없어요

 

다만 이때 분류와 회귀 모델 실수하지 않게 주의해 주세요!

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김지수
질문자

다만 이때 분류와 회귀 모델 실수하지 않게 주의해 주세요! 이말씀이 RandomForestClassifier과 RandomForestRrgressor을 구분을 잘 하라는 말씀이시죠?!

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퇴근후딴짓
지식공유자

네, 맞아요! 일반적으로는 에러가 나는 게 정상인데, 예외적인 경우도 있습니다.
예를 들어 타겟 값이 1, 2, 3, 4, 5로 되어 있는 다중 분류 문제인데, 실수로 회귀 모델로 학습시킬 경우 모델은 정상적으로 학습되지만, 실제로는 전혀 맞지 않는 예측을 하게 되고 0점 처리될 수 있어요.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김지수님, 좋은 질문 감사합니다.

김지수님께서 이해하신 바와 같이, 머신러닝 모델을 사용하여 학습 및 예측을 진행한 후 결과를 제출하시면 됩니다. 일반적으로 시험에서는 모델의 예측 결과를 담은 CSV 파일을 채점자의 채점 프로그램으로 평가하게 됩니다. 따라서, 제시된 평가지표(RMSE, F1-score 등)를 활용하여 모델을 평가하고 개선하는 작업은 준비 과정에서 사용자의 선택에 따라 달라질 수 있습니다. 즉, 평가지표를 통해 모델 성능을 미리 검증해보는 것이 도움이 될 수 있지만, 시험 제출시 꼭 포함되지 않아도 평가 자체에는 문제가 없습니다.

랜덤포레스트 모델처럼 널리 사용되는 강력한 알고리즘을 잘 활용하는 것도 중요한 전략이 될 수 있습니다. 특히, 시간이 제한적일 때는 특정 모델을 집중적으로 연습하는 것이 효과적일 수 있습니다.

아래 유사한 질문에 대한 링크도 참고하시면 추가 정보를 얻으실 수 있습니다:
1. 작업형 2 질문있습니다. - 작업형 2유형의 학습 및 평가 방법에 대한 토론을 포함하고 있습니다.
2. 작업형 2유형의 전반적인 풀이에 대해 질문드립니다. - 평가지표 사용의 유무와 관련된 답변을 볼 수 있습니다.

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.

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