인프런 커뮤니티 질문&답변

네, 하나로 암기해서 작업해도 됩니다.

꿀팁 섹션 - 작업형2 한가지 방법으로 풀이하기 영상을 참고해 주세요

다양한 시도를 하면 좋지만 여력이 없다면 1개라도 제대로 학습해서 풀이해 주세요

평가 기준은 공개하지 않고 있고, 데이터에 따라 달라집니다. (가채점도 불가합니다. 결과가 나와야 알 수 있어요)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김정현님!

랜덤포레스트와 인코딩 방법에 대한 질문을 주셨군요. 모델 평가 및 선택에 관해서 몇 가지 사항을 설명드릴게요.

1. 랜덤포레스트 사용: 랜덤포레스트는 강력하고 신뢰할 수 있는 모델 중 하나로, 다양한 상황에서 좋은 성능을 보입니다. 따라서 시험에서도 랜덤포레스트를 사용하는 것이 무방하며, 여러 모델 중 하나로 준비해 두면 좋습니다. 기존의 답변에서는 랜덤포레스트와 함께 LightGBM도 추천받고 있어요.
   

관련 질문 보기: RandomForestClassifier 에 관련하여

2. 인코딩 방법의 선택: 라벨 인코딩과 원핫 인코딩은 모두 범주형 데이터를 처리하는 방법으로, 데이터의 특성이나 모델의 요구 사항에 따라 적절한 방법을 선택하게 됩니다. 일반적으로, 카테고리 수가 적고 서로 간의 순서가 없는 경우 원핫 인코딩을 적용하고, 카테고리 수가 많거나 특정 순서가 중요한 경우 라벨 인코딩을 고려할 수 있습니다.
   

관련 질문 보기: 작업형 모의문제2번

3. 시험 전략: 어떤 모델이나 인코딩 방법을 사용할지 미리 결정해두고, 해당 방법이 잘 작동했는지를 검증하는 과정을 거치면 됩니다. 시험에 임할 때는 동일한 모델과 인코딩 전략을 적용해보시고, 결과가 요구 사항에 부합하는지를 평가해 보세요.

4. 정확도 기준: 정확도에 대한 명확한 기준이 주어지지 않는 경우가 많습니다. 일반적으로 작업형 문제에서는 베이스라인 모델을 통해 초기 값을 설정하고, 해당 값을 넘어서기 위한 추가적인 최적화를 시도하는 것이 좋습니다.

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