ID 삭제 필수 인가요?
0
ID 삭제하고 돌리면 평가점수가 떨어지는거같은데. 시험 가서는 어떻게 해야할까요?
평가점수가 떨어지더라도 ID는 삭제하고 진행해야하는게 맞을지. 무조건 평가점수가 높게 나오는 방향으로 하는게 맞는지 혼란스럽습니다!
답변 3
0
데이터가
어떻게 나올지 몰라 판단 기준은 평가 지표 점수로 하는 것이 맞습니다
일반적으로는
의미 없는 데이터여서 삭제하지만 성능이 좋게 검증된다면 그대로 두시죠!!
0
# 데이터 불러오기
train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/4_2/train.csv")
test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/4_2/test.csv")
train.info()
# print(set(train['Gender']) == set(test['Gender']))
# print(set(train['Ever_Married']) == set(test['Ever_Married']))
# print(set(train['Graduated']) == set(test['Graduated']))
# print(set(train['Profession']) == set(test['Profession']))
# print(set(train['Spending_Score']) == set(test['Spending_Score']))
# print(set(train['Var_1']) == set(test['Var_1']))
target = train.pop("Segmentation")
# train = train.drop('ID', axis=1)
# test = test.drop('ID', axis=1)
print(train.shape)
print(test.shape)
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)
print(train.shape)
print(test.shape)
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
rf.fit(X_tr, y_tr)
pred_rf = rf.predict(X_val)
import lightgbm as lgb
lg = lgb.LGBMClassifier(verbose=-1, random_state=0)
lg.fit(X_tr, y_tr)
pred_lg = lg.predict(X_val)
from sklearn.metrics import f1_score
f1_rf = f1_score(y_val, pred_rf, average='macro')
f1_lg = f1_score(y_val, pred_lg, average='macro')
print(f1_rf)
print(f1_lg)
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