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[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)

Bài tập thực hành 2 Câu hỏi mô phỏng 3

하이퍼파라미터 필수여부

Đã giải quyết

72

JunSuPark

8 câu hỏi đã được viết

0

작업형 2번 에서, 하이퍼 파라미터 값은 필수로 넣어줘야 하나요?

print로 성능 하나하나 체크 하고 넣어줘야하나요?

 

굳이 안넣더라도 채점에 영향이 없나요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

Câu trả lời 3

0

roadmap

네! 하이퍼파라미터 튜닝없이 40점이 문제 없습니다.

다른 유형과 달리 작업형2 난이도는 상승하지 않은 상황이에요!

0

JunSuPark

문제에서 성능을 ~ 몇퍼 이상 끌어올려라 아닌 이상은 필요 없지 않나 해서요.

 

전에 문제들은 하이퍼파라미터 세팅이 없어서 여쭤봅니다

0

communityai8509

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. JunSuPark님.

작업형 2에서 하이퍼파라미터 튜닝은 선택 사항이며, 필수적으로 하이퍼파라미터 값을 조정하지 않아도 채점에 영향이 없습니다. 실기 시험에서는 제출된 결과 파일(csv)을 기반으로 평가가 이루어지며, 코드 자체의 세부 사항(예: 하이퍼파라미터 튜닝이나 중간 성능 출력)은 채점 기준에 직접적으로 큰 영향을 미치지 않습니다.

하이퍼파라미터를 조정할 경우, 모델의 성능을 개선할 수 있는 기회를 가지게 되지만, 반드시 해야 하는 것은 아닙니다. 시간이 부족하거나 하이퍼파라미터에 익숙하지 않다면 기본 값을 사용하면서도 양질의 성능을 도출할 수 있습니다.

관련 유사 질문이 있었으며, 아래 링크를 참조하시면 더 많은 정보를 얻으실 수 있습니다:

말씀드린 바와 같이 시험에서는 결과물 제출이 주된 평가 기준이 되니, 하이퍼파라미터 튜닝은 필요하신 만큼 혹은 시간이 허락할 때 수행하시면 됩니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부

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예측값 결과 소수점 차이

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2

기출 문제와 실전챌린지 연습문제 무엇부터 푸는게 나은가요?

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전처리 train() test([ ])

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2

작업형 1 배경지식 질문

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2

옳게 풀은건지 질문드립니다!

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roc_auc_score

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23

2

추가질문 합니다

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2

시험환경 구름

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18

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2유형 질문드려요

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2

RandomForest vs lgb

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2

전처리 관련질문

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3

작업형3 기출

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2

유형2에서 데이터분할 생략 가능여부

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30

2

9회 기출 유형3 질문

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20

2

lgb 기초편

0

14

1

괄호 사용

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24

2

작업형 2 데이터 전처리 질문

0

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1

11회 기출 유형 작업형1 문제 3-1

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1

예시문제 작업형2 (ver2023) 질문입니다

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2

Data type에 따른 처리

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데이터 전처리 관련

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시험에서 문제 불러오기

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2번문제 출력값 질문

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