3회 기출문제 작업형2

안녕하세요! 강의 듣던 중 질문이 생겨 글남깁니다.

1. 2회 기출문제 작업형2 강의와는 다르게 왜 데이터 전처리 과정에서 수치형데이터와 범주형데이터를 분리하나요? 왜 2회 기출문제 과정에서는 필요가없는걸까요? ㅠㅠ

    

   # 수치형 데이터와 범주형 데이터 분리

   n_train = train.select_dtypes(exclude='object').copy()

   c_train = train.select_dtypes(include='object').copy()

   n_test = test.select_dtypes(exclude='object').copy()

   c_test = test.select_dtypes(include='object').copy()

    

   (↑이 과정에 대한 질문입니다!)

    

2. 어쩔때 robustscaler를 쓰고, minmaxscaler를 쓰고.. 스케일 방법이 다양한데 어떻게 선택하는건가요?

    

3. 검증데이터 분리할떄 test_size 설정기준은 무엇인가요? 0.1로할떄도 있고 0.2로 할떄도 있으신데 어떻게 선정하시는건가요?

    

4. 위와 마찬가지로 검증데이터 분리과정에서 random_state = 1204 를 설정하는 이유가 이해가 잘 안갑니다 ㅠ 저것의 의미가 무엇이고 숫자는 왜 1204인건가요??

    

   (3,4번 질문은 이 코드에서의 질문입니다!

   from sklearn.model_selection import train_test_split

   X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('TravelInsurance', axis=1),

   train['TravelInsurance'],

   test_size=0.1,

   random_state=1204)

   X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)