인프런 커뮤니티 질문&답변
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실기 10회 작업형 2유형
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결측치가 있는 것도 아닌데 왜 삭제하셨을까요? ㅠ
오브젝트 컬럼 삭제는 아무래도 40점을 받기 어려운 구조로 출제 했을 것 같은데
0점은 아닙니다
가채점까지 기다려 보시죠
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김다중님께서 질문하신 실기 10회 작업형 2유형에 대한 내용과 관련하여 일반적인 작업형 2유형의 문제 풀이 과정에 대해 안내드리겠습니다.
김다중님께서 언급하신 것처럼, object 형식의 컬럼이 존재할 경우, 이를 제거하거나 인코딩을 통해 수치형 데이터로 변환해야 합니다. 만약 해당 컬럼이 분석에 크게 중요하지 않거나, 유니크한 값을 많이 갖고 있으면 제거하는 것도 좋은 선택입니다. 하지만, 중요한 의미를 가지는 경우에는 적절한 인코딩 방법을 선택하는 것이 필요합니다.
컬럼 제거: 수치형 분석에서 의미가 없는 object 컬럼을 제거하신 것은 일반적으로 적절한 선택일 수 있습니다. 하지만, 이 컬럼이 모델 성능에 큰 영향을 미치지 않는지에 대해서는 사전에 검토해 보는 것이 좋습니다.
인코딩 방법: int형 데이터는 인코딩 없이도 사용할 수 있으나, data leakage를 방지하기 위해 train과 test 세트를 일관성 있게 전처리해주는 것이 중요합니다.
RMSE 평가: RMSE가 590.xx이라면, 해당 수치가 문제의 목표 RMSE 범위 내에 들어가는지를 판단해야 합니다. 제공된 문제의 목표 RMSE를 확인하고, 현재 결과가 이 범위 내에 있는지를 비교해 보는 것이 필요합니다.
고득점을 받기 위해서는 모델의 성능을 더 개선하실 수도 있는데, 더 많은 전처리나 다양한 모델의 시도를 고려할 수 있습니다. 구체적인 평가 기준이나 목표 RMSE는 문제에 따라 다를 수 있기 때문에, 문제의 상세 조건을 살펴보시는 것을 권장드립니다.
추가적으로 유사한 해결 과정을 다루고 있는 기존 질문과 답변이 있어 소개 드립니다:
해당 링크들에서 다양한 피드백과 조언들을 참고하시어 모델 개선에 활용하시길 바랍니다.
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.