stratify = Y 쓰는 경우는 분류일 때 필수인가요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!
질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
분류모델을 할 때, train_test_split(~~, stratify = Y)를 쓰는 경우가 있던데 실제 시험에서 stratify = Y를 쓰는 걸 추천하시는지 궁금합니다.
답변 1
1
네 제가 알려드리진 않았지만 타겟값이 불균형할때 사용하면 데이터가 골고루 나눠져 좋습니다
단 회귀엔 사용하면 안돼요!!
시험 잘 보고 오세요 🙏
1유형 강의 다 나간 후 어떻게 할까요?
0
9
1
점수차가 많이 나는데 따로 하신게 있으신가요?
0
7
1
작업형1 강의 수강 완료 후..
0
12
0
작업형1 모의문제 4번에 3)문제 질문
0
17
2
이상치 전처리 작업
0
25
2
평가결과값 문의
0
28
2
시계열 데이터 날짜와 시간 format
0
32
2
평가지표 F1 스코어 질문드립니다.
0
26
2
작업형 2 기출7회분에서
0
38
2
작업형2 모의문제1 (30강)
0
34
2
수강 기간 연장 문의 드립니다.
0
41
2
수강 계획과 관련해 문의 드립니다.
0
30
2
작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?
0
50
2
작업형 1 -연습문제 4-6
0
38
2
작업형 1 유형 부분
0
42
2
작업형 1 (삭제예정, 구 버전)
0
51
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
38
2
2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩
0
37
3
수강기간 연장 문의드립니다.
0
44
2
인덱스 슬라이싱
0
37
2
질문 드립니다.
0
50
2
강의 내용 관련 질문드립니다~
0
46
2
수강 연장 문의
0
63
2
강의자료 일괄 다운로드
0
62
2