빅데이터분석기사 실기 제2유형에서 평가용 데이터는 실제 채점에 사용되는 데이터이므로 일반적으로 타깃변수가 포함되어 있지 않아요. 따라서 Performance Index와 같은 정답 컬럼은 학습용 데이터에서만 분리하여 Y로 사용하고, 평가용 데이터는 별도의 타깃변수 제거 없이 그대로 predict()에 입력하면 된다. 다만 랜덤포레스트처럼 무작위성이 포함된 모델은 실행할 때마다 결과가 달라질 수 있으므로, 실기 시험에서는 random_state=42 또는 random_state=0처럼 값을 고정하여 재현 가능한 결과를 만드는 것이 바람직합니다.!
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빅데이터분석기사 실기 제2유형에서 평가용 데이터는 실제 채점에 사용되는 데이터이므로 일반적으로 타깃변수가 포함되어 있지 않아요. 따라서
Performance Index와 같은 정답 컬럼은 학습용 데이터에서만 분리하여Y로 사용하고, 평가용 데이터는 별도의 타깃변수 제거 없이 그대로predict()에 입력하면 된다. 다만 랜덤포레스트처럼 무작위성이 포함된 모델은 실행할 때마다 결과가 달라질 수 있으므로, 실기 시험에서는random_state=42또는random_state=0처럼 값을 고정하여 재현 가능한 결과를 만드는 것이 바람직합니다.!댓글을 남기려면 로그인하세요.