3회 기출문제(작업형2) 스케일링 질문드립니다.
안녕하세요 강사님! 좋은 강의에 감사드립니다.
다름이 아니라, 3회 기출문제(작업형2)에서
아래와 같이 robust scaler를 사용하실 때
train과 test를 각각 스케일링하는 거랑
data = pd.concat[train, test]로 합치는 것과 실전에서 영향이 없을까요?
train 범위 표본을 가지고 fit 한 경우와 concat한 큰 data를 가지고 fit 한 경우가 스케일링 결과가 다른 경우가 있을까요?
n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols])
n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols])답변 1
0
랜덤포레스트 모델, lightgbm과 같은 트리계열의 모델을 사용한다면
스케일 자체가 영향이 크지 않아요!
합쳐서 하는 방법은 정석은 아니어서
train 범위 표본을 가지고 하는 것이 일반적입니다.
test는 실무에서는 새로운 데이터라 당장은 알 수 없는 영역이거든요
강의 업데이트
0
4
1
수강 연장 문의드립니다.
0
34
2
강의 연장 문의
0
37
2
수강 신청 연장 문의드립니다.
0
49
2
작업형 1번문제... 환경관련
0
33
2
12회 기출은 언제 업데이트 될까요??
0
42
2
8/6 작성한 연장문의 질문글에 대한 재요청
0
40
2
수강기간 연장 문의
0
42
2
수강기간 연장문의
0
38
2
수강기간 연장 요청 문의드립니다
0
38
2
수강 기간 연장 문의
0
47
2
수강연장 가능 문의 (기간 약 한달반)
0
60
2
수강기간 연장 가능할까요 선생님
0
75
2
Section15. 수업에 사용하는 데이터 주소가 다 보이지 않아서 실습을 위한 데이터를 다운 받지 못하고 있습니다.
0
56
3
수강연장요청 문의
0
95
2
아무래도 다음 시험 연장은 어렵겠죠?
0
112
2
빅분기 12회 결과 관련 문의
0
115
1
책이랑 강의랑 순서나 예제가 다른것 같네요
0
84
2
수강연장 문의
0
107
2
재검토 요청 방법 좀 알려주셔요...-.-;;
0
109
2
12회 실기 질문(작업형 2)
0
95
2
뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?
0
68
1
강의 연장 문의
0
101
2
출력값 질문
0
76
2