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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형 2번 model.fit 적용 문의

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안녕하세요!!

작업형 2번 공부하다가 문득 궁금증이 생겨 문의드립니다.

model_selection의 train_test_split 이후 (X_train, y_train => X_tr, X_val, y_tr, y_val)

RF, Lightgbm, Xgboost 등 여러 모델 테스트 후, 가장 성능 좋은 모델을 선정하여

pred= model.predict(X_test)

이렇게 결과물을 도출하는 과정에서요.

 

검증단계에서 model.fit(X_tr, y_tr) 이렇게 학습을 진행한 것을 바로 X_test에 predict를 하는데

검증자료로 분할한 X_tr, y_tr이 아닌, 전체 X_train, y_train으로

model.fit(X_train, y_train) 후에 pred= model.predict(X_test) 를 하면 결과가 더 좋을까요?

 

조금 더 성능을 높일 수 있는 방법인지 궁금해서 문의드립니다!

답변 1

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퇴근후딴짓
지식공유자

이건 그럴 수도 있고 아닐 수도 있습니다.

합쳐서 진행하는 것이 성능이 향상 되야 하는 것은 맞으나

실제로 해보면 튜닝이 val을 나눈 train에 최적화 되어있다보니

오히려 성능이 떨어지기도 했어요 :)

이건 제 경험이고 정확하겐 알 수 없음이에요~

 

성능향상을 위해서는

  1. 모델 튜닝

  2. 데이터 전처리

등이 있습니다.

 

 

 

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dlwjddn0905
질문자

감사합니다!! 무슨말씀인지 이해했어요!

가르쳐주신 내용으로 꼭 합격해서 오겠습니다 ㅎㅎ~