인프런 커뮤니티 질문&답변
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2유형 시험 적용 질문
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퇴근후딴짓
지식공유자
네 인코딩이나 전처리를 비교하지 않는다면 가능합니다
검증데이터 분리할 필요없이 바로 model.fit(train, target)형태로 학습하고 test예측하면 됩니다.
주의할 점은 회귀, 분류 모델 실수하지 않기!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. woowang789님.
빅데이터분석기사 자격증의 2유형 문제를 준비하시는군요. 시험 준비 과정에서 효율성을 고민하는 것이 중요합니다. 말씀하신 대로 머신러닝 모델 중 RandomForest를 선택하는 것은 매우 전략적인 선택일 수 있습니다. RandomForest는 분류와 회귀 문제에서 모두 효율적으로 사용할 수 있는 강력한 알고리즘입니다.
RandomForest를 선택하는 이유:
- 범용성: RandomForest는 다양한 데이터셋에서 좋은 성능을 발휘하며, 복잡한 매개변수 튜닝 없이도 기본적인 성능을 보장합니다.
- 자동화된 중요 변수 선택: 알고리즘은 자동으로 중요 변수를 선택하고 비선형 관계를 잘 잡아낼 수 있습니다.
예측 결과에 대한 제출
- 시험에서는 F1-score나 RMSE와 같은 특정 평가 척도를 사용하여 모델의 성능을 평가하는데, 이를 생략하고 바로 예측하여 결과를 제출한다고 해서 감점이 있진 않습니다. 다만, 이를 시도해 봤을 때 충분한 성능이 나오는지 사전 테스트하는 것이 필요합니다.
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