인프런 커뮤니티 질문&답변

1. 원핫 인코딩이 판다스에서 제공되니 쉬울 것 같아요!

2. 네 랜포 하나만 밀어도 됩니다!!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 봉동개미님.

작업형2 시험에 관해 궁금해하신 사항에 대해 답변드리겠습니다:

1. 인코딩 선택:

   • 레이블인코딩 vs 원핫인코딩:
     대부분의 경우, 인코딩 선택은 데이터의 특성에 따라 결정됩니다. 일반적으로, 범주형 데이터의 개수가 많지 않을 때는 원핫인코딩을 적용하는 것이 무난합니다. 하지만 시험과 같이 시간 압박이 있는 상황에서는 레이블인코딩도 유용할 수 있습니다. 레이블인코딩은 빠르고 간단하지만, 범주형 데이터의 값 크기가 모델에 의해 의미로 해석될 수 있다는 점을 유의해야 합니다.
     
   • 권장 방법:
     만약 하나의 방법만 선택해야 한다면, 데이터의 특성을 애매하게 고려하지 않고 모든 범주형 데이터를 같은 방식으로 처리할 수 있는 원핫인코딩을 추천드립니다. 몇몇 경우에는 원핫인코딩이 과적합(overfitting)을 피하는 데 도움이 됩니다.
     

2. 모델 선택:

   • 랜덤포레스트 사용:
     랜덤포레스트는 다양한 데이터 세트에서 좋은 성능을 보이는 데다 사용이 용이하기 때문에 많이 선택되는 모델입니다. 특히, 적정한 성능을 쉽게 낼 수 있어 실전 시험 상황에서는 안전한 선택일 수 있습니다.
     
   • 무난한 모델 선택:
     시간을 절약하고, 안정적인 점수를 원하신다면 랜덤포레스트를 활용하는 것이 적절합니다. 물론, 성능 개선을 원하신다면 XGBoost나 다른 앙상블 기법을 추가로 사용하실 수 있겠지만, 시험에서는 한 가지 모델에 집중하여 시간 관리에 효율성을 기하는 것이 중요합니다.
     

이와 관련하여 유사한 질문과 답변을 통해 더 많은 정보를 얻으실 수 있는 자료를 첨부합니다:
- 빅데이터 분석기사 (2회): 기출유형-작업형2 질문
- 작업형 2유형 질문

시험 준비 시에는 문제 풀이 전략을 미리 정해두고, 연습을 통해 속도를 높이는 것도 커다란 도움이 될 것입니다.😄

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