인프런 커뮤니티 질문&답변

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.