작업형 2 관련 질의 (pop, train_test_split)

Question

train_target=train.pop('TotalCharges') # 3. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split tr_x, val_x, tr_y, val_y =train_test_split(train,train_target, test_size=0.2, random_state=0) # 3. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split tr_x, val_x, tr_y, val_y =train_test_split(train,train['TotalCharges'], test_size=0.2, random_state=0) tr_x.head(), tr_y.head(), val_x.head(), val_y.head() 위 두가지 경우로 모델링 하여 MAE값을 산출했습니다. 아래꺼는 Linear Regression : 0.0000000000012394228 RandomForest Regressor : 1.9100924757282742306 XGB Regressor : 10.5623083675717790442   위에꺼는 Linear Regression : 914.6725879047844500747 RandomForest Regressor : 941.4584990860494144727 XGB Regressor : 1033.3863728784358499979   왜 이렇게 다른 결론이 나올까요? 해당 내용만 변경하고, 나머지 코드는 모두 동일한 상태에서 구동했습니다.

퇴근후딴짓 · Answer

from sklearn.model_selection import train_test_split tr_x, val_x, tr_y, val_y =train_test_split(train,train['TotalCharges'], test_size=0.2, random_state=0) tr_x.head(), tr_y.head(), val_x.head(), val_y.head()   이 코드는 train에 target이 포함되어 있어 정답을 알고 있는 상태입니다. 답을 알고 푸는데 거의 정답이겠죠?   이상태로 test를 예측하면 test에는 target컬럼이 없어 에러가 발생해요