id는 굳이 학습 안해도 된다는 내용
5-3 수업 자료에서 train = train.drop('id, axis = 1)
test_id = test.pop('id) 를 썻는데
여기 3-5 문제2 에서도 검증데이터 분리 전에 X_train = X_train.drop('id, axis = 1)
X_test_id =X_ test.pop('id)
을 쓰고 그대로 진행해도 될런지요??
진행해보았는데 22222.csv 파일 내용을 보면
강의와는 수치가 조금 다릅니다
id income
11574 0.03
15847 0.01
17655 0.1
19790 0.47
31812 0.05
이런식으로 나오는데 저의 풀이도 맞는지요!
답변 1
0
모두 다른 id라면 사용해도 되고 안 해도 됩니다. 사용하더라도 모델이 중요도를 낮게 책정합니다.
2. drop 은 일반적으로는 검증데이터 분리 전에 제거해요~
id가 범주형일 때는 인코딩 하기 전에
id가 수치형일 때는 스케일링 하기 전에
drop하거나 인코딩이나 스케일링에서 제외해야 합니다.
3. 작업형 예측 결과 값은 다를 수 있어요!! 정답이 있는 문제가 아니랍니다~ 다만 검증 데이터 평가 결과가 강의와 비슷한(유사한) 수치로 나오는지 확인하면 됩니다 (똑같지 않아도 문제 없습니다 )
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