모델을 1종류만 학습할거라면 평가는 아예 안해도 될까요?
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컴퓨터 공학에 아예 문외한이기도 하고 시험 준비 기간도 짧아 최대한 문제를 풀 수 있는 정도만 준비해가려고 합니다
작업형 2번은
타겟 분리
트레인, 테스트 합쳐서 원핫인코딩 후 재분리
검증데이터 분할
랜덤포레스트(Classifier/Regressor) 적용하여 피팅
pred로 바로 테스트 데이터 예측(predict 또는 predict_proba)
DataFrame 생성 후 제출
제출물 shape가 test와 맞는지 확인
이정도로 준비해가려고 합니다
어차피 한가지 타입으로 해서 낼거면 평가는 별도 안해봐도 괜찮을까요?
답변 1
XGBRegressor 학습 시 warning 출력
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데이터 프레임을 변경해도 되나요?
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10회 기출 작업형3 문제 2-1 질문
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작업형 2 질문
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작업형 2 템플릿 확인 요청
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작업형2 인코딩 질문
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작업형 3 벼락치기 공부방법 질문
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기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부
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예측값 결과 소수점 차이
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기출 문제와 실전챌린지 연습문제 무엇부터 푸는게 나은가요?
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전처리 train() test([ ])
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작업형 1 배경지식 질문
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옳게 풀은건지 질문드립니다!
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roc_auc_score
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추가질문 합니다
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시험환경 구름
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2유형 질문드려요
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RandomForest vs lgb
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전처리 관련질문
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작업형3 기출
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유형2에서 데이터분할 생략 가능여부
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9회 기출 유형3 질문
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lgb 기초편
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괄호 사용
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