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【退勤後の副業】ビッグデータ分析技士 実技(作業型1・2・3)

二元分散分析

kaggle 작업형 2 자전거 수요 예측

解決済みの質問

286

sangjunla6

投稿した質問数 11

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선생님 작업형 2 유형 datetime 컬럼 관련해서 올려주신 글을 보고
1. datetime: 라벨인코더 진행
2. datetime: 드랍했을 때
3. datetime: datetime 변환 해서 점수를 내보았는데요.
label encoder의 성능이 제일 좋았습니다.
혹시 label encoder로 모델을 검증한 것은 너무 과적합 된 값일까요?
과적합 되어있다면 datetime이 나올 경우 변환하는 것이 가장 좋은 방법일까요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

回答 3

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sangjunla6

저렇게 인코딩 했었는데 다시 생각해보니 train, test 모두
datetime이 0,1,2,3 이렇게 인코딩이 되니까 0.99가 나온게 아닐까 싶네요. 혹시 제 생각이 맞을까요?

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sangjunla6

이렇게 했었습니다!

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sangjunla6

인코딩할 값은 datetime 뿐이지만 최대한 알려주신 방법으로 하려구 반복문 넣고 돌렸습니다

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roadmap

0.99가 어떻게 나왔죠?
레이블 인코딩한 부분보여주실 수 있을까요?

인코딩을 다 꼭 해봐야하는지

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안녕하세요? 강사님 질문있습니다.(인코딩관련)

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