다중분류 데이터가 숫자가 아닐경우

명목형변수->숫자형변수->예측-> 맵핑 인데 맵핑시키는 부분을 어떻게 해야하는지 감이 안와서 추가 질문드립니다.

명목형 변수를 숫자형 변수로 바꾸는건 pd.get_dummies 를 사용해서

이렇게 변환후에 RandomForestRegressor 으로 학습한 결과 값입니다.

여기서 한개로 어떻게 합쳐야하는지 궁금합니다.

-그리고 추가로 질문이 있는데 이것처럼 결과 y값이 성능 체크할때에도( from sklearn.metrics import f1_score,roc_auc_score)

숫자가 아닌 문자값이면 성능을 체크할수가 없나요?

trainX, testX, trainy, testy = train_test_split(train_x_total, y, stratify=y, random_state=2022)

이렇게 임으로 값만들어서 testy 이값과 분류한 결과값 비교했는데 오류가 나서요ㅜㅜ

(이번 4차시험에서 이처럼 y(결과값)이 숫자가 아닌 문자값이여서 확인해 보고 싶습니다)

1. 숫자형 변수를 명목형 변수로 바꾸도록 맵핑
   (실전압축코드 페이지에 제시된 데이터 사용 - 0 : male, 1 : female로 임의 분류할 경우 가정)

   y_train = y_train.map(lambda x : 'male' if x == 0 else 'female')
   y_train

2. 성능 확인뿐 아니라 기본적으로 모든 컴퓨팅 연산은 모든 데이터를 숫자형으로 두는 것을 가정합니다. 만약 숫자형이 아닌데도 잘 실행이 된다면, 이를 중간에 다른 라이브러리나 메서드를 통해 대체되어 작동하고 있다는 의미입니다.

3. 4차 시험에서 어떤 부분이 잘 안풀리는 것인지 전체 문제나 헷갈리는 부분을 구체적으로 말씀해주시면 알려드리도록 하겠습니다.