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
11회 기출 유형(작업형1) 2번 정답
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f1 score 질문
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10회 작업형 2 인코딩 질의
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53번 강의에서 갑자기 수업노트가 없어졌습니다.
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28:19 roc_auc이유
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수강연장문의
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전체적인 머신러닝 순서
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빅분기 실기 유형2질문
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ID 전처리 이유
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데이터제공
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예시문제 작업형3 꼬리질문2번
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데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이
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작업형 2 제출방
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인코딩 스케일링 순서
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실제 시험에서도 공식을 문제에서 주는지
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수강 연장 문의
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작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ
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14강 "" 사용 관련 질문
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캐글 제출 점수
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기출 마무리 방법
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빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의
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데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2
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단일표본검정, 샤피로검정, 윌콕슨검정
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강의자료 다운로드 여부
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