빅이시 작업형2 기초-케이스(1~3)

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안녕하세요. LightGBM 모델 관련 문의 입니다.

기존의 기초(1~3) 자료에는 랜덤 포레스트 모델로 예측하는 코드가 구현되어 있습니다.

다만, LightGBM으로도 예측하는 코드를 추가 가능하실까요?

추천(1~3) 코드에서 LightGBM 부분을 추출하여 기초 코드를

'# 2_1. 머신러닝 학습 및 예측(랜덤포레스트)'

'# 2_2. 머신러닝 학습 및 예측(LightGBM)'

'# 3_1. 결과 파일 생성(랜덤포레스트)'

'# 3_2. 결과 파일 생성(LightGBM)'

이렇게 코드를 자체적으로 이식(?)하고 이원화하여 수정해보려고 했는데 재대로 한 게 맞는지 확신이 없어 문의드립니다ㅠㅠ

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네 2~10회는 기초로 풀어집니다.

여유가 있다면 2개만 더 학습해주세요

1. 결측치 있을 때 fillna로 채우기!

2. 카테고리 다를 때 (예시문제 형태)

    

그때는

train = pd.get_dummies(train)           # train 문자형 컬럼 인코딩 (숫자로 변경)
test = pd.get_dummies(test)             # test 문자형 컬럼 인코딩 (숫자로 변경)

이 아니라 아래와 같이 해줘야 합니다.

# 합쳐서 인코딩 후, 분리하는 방법
# 합치기
df = pd.concat([train, test])

# 인코딩
df = pd.get_dummies(df)

# 다시 분리
train = df.iloc[:len(train)]
test = df.iloc[len(train):]

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 초코님.

작업형 2유형 준비로 바쁘신가 보네요! 기초 코드를 이해하고 암기하는 것은 시험 준비에서 매우 중요한 전략적 선택일 수 있습니다.

기초 코드를 암기하는 것의 이점:

1. 문제 해결 기준: 명확한 문제 해결 기준을 제공하여 시험장에서 정확한 판단력을 갖출 수 있게 합니다.
   
2. 시간 절약: 기본 코드를 암기하면 시험장에서 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다.
   
3. 자신감: 자신이 잘 알고 있다는 확신을 가지게 되어 실제 시험에서의 긴장감을 줄일 수 있습니다.
   

활용 전략:

• 기본적인 흐름 이해: script의 흐름을 이해하면 특정 타겟 컬럼 같은 세부 내용을 제외하고 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다.
  
• 반복 연습: 기출 문제와 유사한 문제를 반복적으로 풀어보는 것이 중요합니다. 이를 통해 암기한 코드의 응용력을 키우세요.
  
• 예상 질문과 답변 준비: 다양한 변수와 문제 상황에 대비해 생각해볼 수 있는 질문과 답변을 미리 준비해 주세요.
  

옵션형 코드는 길어 보이지만, 그 속의 구성 요소를 작게 나누어 보세요. 코드 유닛별로 분리해서 이해하고 이를 조합하는 연습을 해보는 것도 좋은 방법입니다.

추가 도움이 될 수 있는 기존 질문과 답변을 통해 다른 수강생들의 경험도 참고해 보세요:

• 작업형 2유형의 전반적인 풀이에 대해 질문드립니다.
  
• 작업형 2 질문있습니다.
  

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.