작업형 2 인코딩, 결측치, 모델 선택 질문

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# 레이블 인코딩, 랜덤포레스트: 807.8000397227841

# 원핫 인코딩, 랜덤포레스트: 819.45688399024339

# 레이블 인코딩, lgb: 779.846084731424

# 원핫 인코딩, lgb: 786.6443289033147

# 모델은 lgb로 선택

# 모델 선택 후 튜닝, 결측치 처리 유무, 인코딩 유무 확인하며 성능 비교하기

# 튜닝 X -> 더 높아짐

# 결측치 0으로 처리, 카테고리로 인코딩: 772.4958384891883

# 결측치 처리 X, 카테고리 인코딩: 768.6458172187305

# 결측치 처리 X, 레이블 인코딩: 782.66052200386

# 결측치 0으로 처리, 레이블 인코딩: 779.8460847311424

위의 과정을 거쳐 lgb모델, 결측치 처리 X, 카테고리 인코딩으로 선택하여 진행하였는데, 이렇게 하는 것이 맞는지 확인차 질문드립니다 !!!

그리고, 다 선택 후, train, target 전체 데이터로 재학습 후 test 예측하는 것이 더 좋을지 질문드립니다 !