작업형 유형2 이렇게 고정 템플릿으로 가져가도 될까요?
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작성한 질문수 8
안녕하세요. 시험이 얼마 남지 않은 상황에서 아래와 같은 템플릿을 작업형 2유형에 대한 고정 템플릿으로 가져가는게 괜찮은지 여쭤보고싶습니다.
올려주신 모의문제 기준으로는 25/40점을 기록하여 노파심에 여쭤봅니다.
감사합니다.
*분류 문제는 RandomForestClassifier, 회귀문제는 RandomForestRegressor 쓸 예정이며, 평가지표가 roc-auc인 경우 predict()를 predict_proba로 바꿔야한다는 점까지는 인지하고 있습니다.
import pandas as pd
train = pd.read_csv('data/car_train.csv')
test = pd.read_csv('data/car_test.csv')
# print(train.head())
# print(test.head())
# target : target (분류)
# 데이터 전처리
target = train.pop('target')
temp = pd.concat([train, test])
temp = pd.get_dummies(temp)
train = temp.iloc[:len(train)]
test = temp.iloc[len(train):]
# 모델 정의 및 훈련
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(train, target)
p = model.predict(test)
# csv 파일 만들기 및 확인
submit = pd.DataFrame({'pred': p})
submit.to_csv("result.csv", index = False)
result = pd.read_csv("result.csv")
print(result.head())
답변 1
0
예전에는 랜덤 포레스트만 있으면 40점이 되었지만
지난 차수부터 20~25점 밖에 받지 못합니다.
라이트지비엠 필수 입니다.
#lightgbm
from lightgbm import LGBMClassifier
lgb = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1)
model.fit(train, target)
pred = lgb.predict_proba(test)from lightgbm import LGBMRegressor
model = LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1)
model.fit(train, target)
pred = model.predict(test)
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선생님 안녕하세요. 빅분기 시험 보고 돌아왔습니다. 데이터 전문가 포럼 네이버 카페에서 계속 작업형 2유형에 lightgbm을 쓰면 0점이 나온다는 얘기가 있는데.. 이거 맞나요? 어떻게 생각하시는 궁금하여 추가 질문드립니다. 감사합니다..!
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