작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ

###데이터전처리

(범주형 데이터 수 많은데 카테고리 다를 때 삭제, 비행기 문제 생각)

train = train.drop(‘컬럼명’, axis=1)

test = test.drop(‘컬럼명’, axis=1)

결측치 채우기 (범주형)

cond_o = ['범주형컬럼명1',‘컬럼명2’...]

train[cond_o]=train[cond_o].fillna("X")

test[cond_o]=test[cond_o].fillna("X")

결측치 채우기 (수치형, 0/중앙값/최소값/평균 등 데이터에 맞게)

cond_f = ['컬럼명1‘,’컬럼명2'...]

train[cond_f]=train[cond_f].fillna(0)

test[cond_f]=test[cond_f].fillna(0)

target = train.pop(‘타겟컬럼명’)

###인코딩

print(train.shape, test.shape)

train = pd.get_dummies(train)

test = pd.get_dummies(test)

print(train.shape, test.shape)

(범주형 카테고리 다르면 합쳐서 원핫인코딩 진행)

print(train.shape, test.shape)

concat = pd.concat([train,test])

concat_dummies = pd.get_dummies(concat)

n_train = len(train)

train = concat_dummies[:n_train]

test = concat_dummies[n_train:]

print(train.shape, test.shape)

###하이퍼파라미터

class_weight='balanced' : 타겟 데이터 불균형일 때 사용

max_depth : 3~7(분류) 7~12(회귀)

n_estimators : 200~600 (100단위)

learning_rate : n_estimators 와 반비례하게 사용 - 0.01~0.1 (랜덤포레스트에서 적용 안됨)

이렇게 정리해서 외워도 될까요??

하이퍼파라미터는 각각 어떤 상황에 사용해야 하는지 잘 모르겠습니다ㅠㅠ