38강에서 불균형 데이터 처리하는 stratify를 꼭 해줘야하는건지 질문합니다.
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38강에서 불균형 데이터일 때 처리하는 stratify를 시험에서도 꼭 해줘야하는건지 질문합니다 .. !
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김지연님,
stratify=y는 시험에서 반드시 사용해야 하는 옵션은 아닙니다. 다만 분류 문제에서 타깃 클래스 비율이 불균형한 경우, 학습 데이터와 검증 데이터에 원본 데이터의 클래스 비율이 비슷하게 유지되도록 분리할 수 있어 유용합니다. 회귀 문제에는 사용하지 않습니다.
관련 질문과 강사님의 답변을 참고해 보세요.
- stratify = Y 쓰는 경우는 분류일 때 필수인가요? — 불균형한 타깃에서의 활용과 회귀 문제에서 사용하지 않는 이유를 안내합니다.
- 데이터 분리할때 stratify=y 옵션을 적용하는 방법과 효과 등에 대해 — 클래스 비율을 유지하는
stratify=y의 목적을 설명합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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