인프런 커뮤니티 질문&답변

RandomForestClassifier / RandomForestRegressor 까지만 하고

평가지표를 뽑아보지 않은 상태로

[7.예측 및 제출]을 해도 무방하지 않은지 궁금해졌습니다. (방금 빼먹고 푼 거 맞습니다.ㅠ)

네, 데이터를 나누지 않고 전체데이터를 학습하고, 평가지표 검정 없이 test 예측결과를 바로 제출해도됩니다. 회귀와 분류만 틀리지 않으면 큰 문제는 없습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

yhjang님께서 작업형 2에 대해 여러모로 고민하시고 있는 것 같아요. 시험 준비하시느라 고생 많으셨습니다!

작업형 2 유형에서 사용하는 모델인 RandomForestClassifier나 RandomForestRegressor를 통해 예측 후, 즉시 제출해도 되는지에 대해 궁금해하시는군요. 일반적으로는 학습 단계에서 모델의 성능을 평가하는 것이 중요하지만, 초보 단계에서 기본적인 예측 제출만도 충분한 학습 과정이 될 수 있습니다. 다만, 성능을 평가하는 것이 모델의 개선에 도움을 줄 수 있기 때문에, 이후에는 꼭 평가지표를 확인하는 습관을 들이실 것을 추천드립니다.

말씀하신 것처럼, 작업형 시험들에서는 평가지표 확인이 필수가 아닐 수도 있습니다. 다만, 자신이 만든 모델이 제대로 작동하는지, 그리고 예측 결과가 얼마나 정확한지를 확인하기 위한 지표가 필요할 수 있습니다. 이 경우에는 roc_auc_score와 같은 방법을 사용하여 기본적인 모델 성능을 측정할 수 있습니다.

기출(작업형 2) 문제를 한 가지 방법으로 푸는 것을 통해 깨우치는 경험을 했다고 하니, 초보생으로서 조금씩 실력이 향상되고 있다는 긍정적인 신호라고 보입니다. 앞으로도 계속 학습을 이어가시고, 이번 시험에 대한 열정과 의지를 잃지 않으셨으면 좋겠습니다.

관련하여 참고할 만한 기존의 질문과 답변이 있습니다:
- 빅데이터 분석기사 (2회): 기출유형-작업형2 질문: 이 답변에서는 시험 준비 시 라벨 인코딩과 원핫 인코딩을 선택하는 방법 및 성능 평가의 중요성에 대해 다루고 있습니다.
- 작업형 2유형 관련 문의드립니다.: 여기에서는 작업형 2유형에서 평가지표와 모델 제출에 관한 질문이 다뤄집니다.

마지막으로, 강의를 완강하지 못했다고 하셨지만, 합격 여부와 상관없이 계속 배움을 이어가시겠다는 결심이 정말 멋지십니다. 끝까지 포기하지 않는 모습이 어떤 결과든 앞으로의 학습에 큰 도움이 될 것입니다.

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