inflearn logo
강의

講義

知識共有

[仕事終わりの趣味] ビッグデータ分析実技 (作業型1,2,3)

第10回過去問タイプ(作業型2)

2유형 작성관련 질문(일반 심화)

2

yeoun123

投稿した質問数 14

0

샘 일반에서 (3가지 돌렸을때 에러일때 작은숫자를 선택하라하셨느데요)

일반에서는 거의 (960, 1000) 이란 숫자가

심화에선(600, 700대 숫자가나왔으면) 이건 일반과 심화를 비교하는건 아니죠? 심화한사람들인 훨 점수가 더 높은건가요? 숫자가 훨씬 더 작은니까요??

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

回答 1

0

communityai8509

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. yeoun123님.

작업형2 주요 유형 중 하나인 에러 메트릭 판단 기준에 대해 궁금함을 가지고 계신 것 같습니다. 에러 메트릭은 모델의 예측 성능을 평가하기 위해 사용되며, 주로 작을수록 좋은 모델을 의미합니다. 일반 모델과 심화된 모델에서 결과로 나온 에러 값이 다르다면 그 자체로 성능의 차이를 의미할 수도 있지만, 각 모델의 구조, 데이터 전처리 방법, 매개변수 설정 등에 따라 결과는 달라질 수 있습니다.

  1. 에러 값 판단의 기본 원리: 같은 자료 조건에서 에러 값이 작을수록 예측 성능이 좋다는 것이 일반적인 기준입니다. 일반과 심화의 비교라기보다는, 각각의 모델 내에서 비교가 이루어져야 정확한 해석이 가능합니다.

  2. 에러 값 설명: 일반적으로 말한 에러 값이 ‘960’, ‘1000’이고 심화에서는 ‘600’, ‘700’이라면, 이는 심화 모델이 자료를 좀 더 적절하게 표현하고 있다고 볼 수도 있습니다. 그러나 이 결과는 사용된 데이터 분할, 채점 기준 등에 크게 영향을 받을 수 있습니다.

추가적인 유사 질문과 답변을 더 찾아보시기 바랍니다:
- 작업형2 마인드맵 (only 자료) v2.0

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.

2유형 작성관련 질문

0

3

1

2유형 object컬럼 개수 다르면

0

4

1

코딩팡질문이요ㅠㅠ

0

9

1

관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.

0

8

1

작업형2 ID 컬럼 삭제 질문

0

15

2

2유형 작성관련 질문

0

9

1

memoryerror 질문

0

11

1

작업형 유형2 이렇게 고정 템플릿으로 가져가도 될까요?

0

11

0

ID 삭제 필수 인가요?

0

16

3

7회 기출문제 작업형1번 df 변환 후 저장되는 방식 질문

0

11

1

3 유형 귀무가설, 대립가설

0

17

2

인코딩 관련 질문 있습니다

0

21

2

작업형3 이원분산분석 sm에서불러오기 / anova_lm 차이

0

18

2

2유형 원핫인코딩 오류

0

21

2

시험장에서 주석 단축키 안될 때 많나요?

0

26

2

라벨인코딩 방식

0

23

2

test 재학습 관련

0

15

2

target 빈도 확인

0

17

2

작업형 2 연습문제 섹션 6

0

20

2

F1-score

0

19

2

작업형 2번 섹션 3

0

17

2

작업형 2 인코딩, 결측치, 모델 선택 질문

0

22

1

인코딩 방식 문의

0

25

2

9회 3유형 ==> 7회 3유형 질문드려요

0

18

2