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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10

작업형3 target 형 변환 질문

해결된 질문

80

김민성

작성한 질문수 4

0

안녕하세요

작업형 2에서 target 변수가 n개의 지표로 이루어졌지만 (ex. 0: Low, 1: Mid, 2: High) info 결과 수치형이면 따로 object로 변환해주는 작업이 필요할까요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

랜덤포레스트, 라이트지비엠은 타겟이 오브젝트여도 자동으로 처리합니다.

xgboost만 변환이 필요해 다루기 까다로워요

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김민성님.

작업형 문제에서의 타깃 변환에 대한 질문을 주셨네요. 타깃 데이터가 수치형의 형태로 되어 있다면, 이를 반드시 문자형으로 변환할 필요는 없습니다. 많은 머신러닝 모델들이 수치형 상태를 그대로 사용하여 학습을 진행할 수 있기 때문입니다.

특히 랜덤포레스트나 LightGBM 같은 모델들은 수치형 타깃 값을 잘 처리합니다. 다만, 데이터 분석의 목적이나 사용하려는 모델에 따라서 타깃 변환이 필요할 수도 있으니, 그 특성을 잘 이해하고 접근하는 것이 중요합니다.

비슷한 질문이 인프런에 있었는데요, “랜덤포레스트와 LightGBM은 수치형 타깃 값을 직접 처리할 수 있어 따로 문자형 변환이 필요하지 않다”는 지식공유자의 답변을 확인할 수 있었습니다. 이는 많은 학습자들에게 유용할 것입니다. 하지만 XGBoost의 경우 여전히 숫자로 변경 과정이 필요할 수도 있습니다.

더욱 자세한 내용은 아래 관련 질문과 답변 링크를 통해 확인해 보시기 바랍니다:
- “타깃 데이이터 유형 질문입니다.”

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.

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