예시문제 작업형2(ver. 2025)
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작성한 질문수 4
예시문제 작업형2(ver. 2025)
너무 헷갈립니다 ..
분명 기출문제 전 강의에서는 lightgbm도 실행하셔야 한다고 하셨는데 .. 지금 강의에는 랜덤포레스트만 시행되어있고 오히려 인코딩 방법으로 모델 성능을 평가하더라고요.
인코딩 방법을 다르게 해서 모델 성능을 올려야하는지
인코딩 방법은 통일하되 lightgbm, 랜덤포레스트 등 여러 모델을 사용하여 모델 성능을 올려야하는지
둘 다 해야하는지 알려주세요.
너무너무 헷갈립니다 ㅠㅠ
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김지연님.
예시문제 작업형2에서 인코딩 방법과 모델을 어떻게 선택할지 헷갈리셨군요. 기존 답변을 참고하면, 인코딩 방법과 모델을 모두 여러 가지로 바꿔가며 비교해야 하는 것은 아닙니다. 여러 방법을 비교하려면 검증 데이터를 따로 분리해 성능을 확인해야 합니다. 검증 없이 학습 데이터에 맞춰 여러 모델을 실행해도 어떤 방법이 더 나은지 제대로 비교하기 어렵습니다.
- 간단하고 안정적으로 풀이하려면: 강의의 기본 전처리와 랜덤포레스트 방법을 먼저 따라가시면 됩니다.
- LightGBM도 사용하고 싶다면: 인코딩된 데이터를 적용해도 되며, 컬럼명에 특수문자가 있으면 오류가 날 수 있어 학습·테스트 데이터의 컬럼명을 함께 정리해야 합니다.
- 두 모델을 비교하려면: 학습 데이터 일부를 검증용으로 분리해 인코딩 방법과 모델을 비교하세요. 검증을 하지 않는다면 여러 모델을 모두 실행할 필요는 없습니다.
관련 답변은 아래 게시글에서 확인하실 수 있습니다.
- 작업형2 한가지 방법으로 풀기 질문 — 랜덤포레스트와 LightGBM 중 한 가지 방법을 선택할 때의 고려사항과 LightGBM의 컬럼명 주의사항을 안내합니다.
- 빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의 — 검증을 생략하는 경우 모델을 여러 개 학습할 필요가 없다는 지식공유자님의 답변이 있습니다.
- 작업형2 성능개선 — 인코딩을 적용한 LightGBM 사용과 랜덤포레스트 이후 LightGBM을 준비하는 방법을 안내합니다.
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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