inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

5회 기출유형 (작업형2)

작업형2에서 pop 함수

해결된 질문

223

yb

작성한 질문수 19

0

train = train.drop['ID']

target = train.pop['target']

test_ID = test.pop['ID']

 

작업형2에서 위의 코드들을 쓰시는데, 정확히 이 코드들은 어느 단계에서 쓰는걸까요?

1) 피처 엔지니어링 전

2) 피처 엔지니어링 후, train / validation 데이터 분리 전

 

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

모두 데이터 전처리 단계에서 진행해야 하므로 train / validation 데이터 분리 전에 필요합니다.

  1. 아래 두 코드는

  • ID가 범주형이면 반드시 필요함. "원핫인코딩"전에 실행

  • ID가 숫자면 "스케일링" 전에 실행

  • 결론: 데이터 전처리에서 가장 먼저 실행

train = train.drop['ID']
test_ID = test.pop['ID']

 

  1. 타겟

  • 범주형일 때 "원핫인코딩"전에 실행

  • 수치형일 때 "스케일링" 전에 실행

target = train.pop['target']

 

결과적으로 모두 원핫인코딩 또는 스케일일에서 값이 변경되지 않도록 전에 처리하면 좋을 것 같아요!

 

추가로 ID가 숫자면 그냥 둬도 모델에서 중요도를 알아서 낮게 잡고 학습합니다.

 

1유형 강의 다 나간 후 어떻게 할까요?

0

15

1

점수차가 많이 나는데 따로 하신게 있으신가요?

0

10

1

작업형1 모의문제 4번에 3)문제 질문

0

21

2

이상치 전처리 작업

0

25

2

평가결과값 문의

0

29

2

시계열 데이터 날짜와 시간 format

0

35

2

평가지표 F1 스코어 질문드립니다.

0

27

2

작업형 2 기출7회분에서

0

38

2

작업형2 모의문제1 (30강)

0

34

2

수강 기간 연장 문의 드립니다.

0

42

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

수강기간 연장 문의드립니다

0

48

2