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강의에서는 원핫 인코딩 후 분류 예측모델을 만들었는데,
저는 결측치, 이상치가 없어 전처리는 따로 진행하지않고
수치형- MinMax 스케일링
범주형- 라벨 인코딩
두가지 피처엔지니어링 진행한 후
바로 랜덤포레스트 모델 만들고
학습 및 예측 하여 제출해도 무방한가요?
검증 데이터로 나누는 작업(f1-score) 이것도 하지 않으면
감점인지 궁금합니다..!
답변 1
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아니요 전혀 감점이 아니고 평가는 csv로만 합니다.
검증데이터를 사용하지 않을 것이라면 분류/회귀모델을 틀렸을 때 체크를 할 수가 없어요
주로 에러 안나고 돌아가기도 하거든요 ~~
스케일링 적용을 빼고 split을 시도해보면 어떨까요?
넵 split 적용해서 검증데이터를 만들어보는 연습 해보겠습니다 ~~