inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

11회 기출유형 (작업형3)

1-3번문제 질문

해결된 질문

95

jhjeon0312

작성한 질문수 2

0

15분 부근 내용입니다!

1-3번 풀때 model.predict 안에 test를 그대로 넣어서 예측하고있는데, 그러면 정답 컬럼을 가지고 예측하는건가요? 작업형2처럼 분리를 안하고 정답을 그대로 넣으면 되는건지 궁금합니다!

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

작업형2에서 사용하는 사이킷런의 머신러닝 모델과

작업형3에서 사용하는 스테츠모델즈의 머신러닝 모델의 차이가 있어요!

스테츠모델즈에서 model.predict 하더라도

포뮬러에서 작성한 변수값만 불러 옵니다. test의 전체 변수를 사용하지 않아요!

종속변수 ~ 독립1+독립2...

 

독립변수에 정답을 포함하지 않는 이상 불러오진 않아요

 

 

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jhjeon0312님.

모델 예측 시 model.predict에 들어가는 데이터는 일반적으로 학습 데이터로부터 변수(feature)만을 포함하며, 정답(target) 컬럼을 포함하지 않아야 합니다. 예측에 활용될 데이터는 예측할 대상의 변수를 기반으로 결과를 산출하기 때문에, 모델이 정답을 미리 알지 않은 상태에서 작동해야 타당한 결과가 나옵니다.

기본적으로는 다음과 같은 과정으로 진행됩니다:
1. 훈련 데이터 (train): 모델을 학습하는 데 사용, 여기에는 feature와 target이 모두 포함됩니다.
2. 테스트 데이터 (test): 모델의 예측 성능을 평가하는 데 사용되며, feature만 사용하여 예측합니다. 이후 예측 결과를 실제 target과 비교하여 성능을 평가합니다.

따라서 test 데이터셋에 model.predict를 수행할 때 정답(target) 컬럼은 제외하고 예측에 필요한 feature들만을 사용해야 합니다. 기능을 올바르게 이해하고 사용하시길 바랍니다.

관련된 유사한 질문과 답변이 있어 참고하시면 도움이 될 것입니다:
- “2유형 질문입니다”: train 데이터를 분할하여 모델을 검증하는 과정에 대한 설명.
- “4회 작업형 2번 풀이 질문있습니다.”: 올바른 데이터셋 사용과 모델 검증에 관한 질문.

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.

수강기간 연장이 가능한지 양해를 구하며 문의를 드립니다.

0

15

1

작업형2 모의문제2에서 drop이랑 인코딩

0

21

1

인코딩을 다 꼭 해봐야하는지

0

30

2

안녕하세요? 강사님 질문있습니다.(인코딩관련)

0

57

2

이진분류에서 양성 클래스가 0일 때 평가 방법

0

46

2

원핫인코딩 전 train과 test 병합여부

0

50

2

수강기간 연장

0

63

2

29강 작업2형의 이상치 처리

0

64

2

수강기간 연장 문의드립니다!

0

65

2

9월에 실기출제기준 개정내역에 신설된부분

0

55

1

작업형2 모의문제2 결과값 관련 문의드립니다.

0

66

2

12회차 시험 실패 후 13회 도전 예정입니다.

0

55

1

random_state 값

0

71

2

강의 연장 문의 드립니다.

0

66

2

강의 연장 문의

0

61

2

오징어게임

0

69

1

object 컬럼이 여러 개인 경우 인코딩 전처리 방법

1

49

2

데이터 전처리 순서 관련

0

64

2

작업형2 모의문제 데이터 불러오기

0

62

2

강의 연장 부탁드립니다!

0

67

2

수강기간 연장 문의드립니다!

0

64

2

2회 기출유형(작업형1) Warning

0

80

2

describe()

0

61

2

수강기간 연장 문의

0

86

2