인프런 커뮤니티 질문&답변

커트라인 절대값이 없습니다.

회차마다 그 절대값은 달라져서 시험 결과가 나올 때까지 작업형2는 예측할 수 없어요!

0.6이 40점 구간일 수도 있고 아닐 수도 있어서

랜덤포레스트로 첫 모델(베이스라인)을 만들고

라벨 인코딩 -> 원핫인코딩으로 두번째 모델을 만들고

lightgbm으로 세번째 모델을 만들고

비교해서 가장 높은 것을 제출하는 것을 추천합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Lmn님께서 질문해주신 예측 정확도와 관련된 사항에 대해 답변드리겠습니다.

빅데이터 분석기사 실기 시험에서 예측 모델의 정확도 기준은 공개되지 않았습니다. 즉, 모델의 성능에 대한 명확한 커트라인은 존재하지 않습니다. 시험마다 요구되는 성능 기준은 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 예측 정확도가 0.6이라고 하더라도, 이는 특정 데이터셋에서의 상대적인 성능을 기반으로 합니다. 일반적으로 베이스라인 모델과 비교하여 성능이 개선되었다면 긍정적으로 평가될 가능성이 높습니다.

모델 선택에 있어서는, 주어진 데이터셋의 특성에 따라 랜덤포레스트 이외의 XGBoost 등 다른 알고리즘을 시도해보는 것이 좋습니다. 특히, 성능이 만족스럽지 않을 경우에는 다양한 모델을 시험해보고, 검증 데이터를 통해 평가하여 가장 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

비교 및 선택의 과정은 실전에서의 유연한 대처 능력을 보여주는데 중요합니다. 따라서 시험장에서 시간이 허락한다면, 여러 모델을 테스트해보는 것도 좋은 방법일 수 있습니다.

관련 질문과 답변은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:
- 랜덤포레스트 예측 정확도 관련 질문
- 모델 성능 기준 관련 논의

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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