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검정 방법 질문입니다.

아직 시험에서 이 문제가 출제된 적은 없습니다만빅분기 작업형3은 정답이 있는 문제로 명확하게 어떤 검정을 실시하라라고 안내가 될 것 같습니다. (저는 여러분들이 이해하기 쉽게 흐름으로 설명드렸어요)

10분56초 강의에서(랜덤포레스트 깊이 설정)

작업형2는 작업형1, 3과 달리 정답이 있는 문제가 아니에요 저와는 다를 수 있습니다.평가지표로 계산 했을 때 제가 0.8인데0.6이 나왔다면 문제가 있어요 그런데 미미한 차이는 모델이 업데이트 되거나 코랩에서 라이브러리 등이 업데이트되거나 등의 사유로 똑같이 나오기가 어렵습니다.

기출6회 제3유형

기대값은 임의가 아니에요:)확률이 있고 전체 인원은 20명입니다.계산된 기대 빈도입니다.

기출8회 제3유형

상수항 즉 Intercept(절편)도 포함해서 계산하라는 의미 입니다. 정말 꼼꼼히 열공 하시네요!! 화이팅입니다 🙂

기출7회 제3유형

intercept는 독립변수가 아니에요:) 실제로 이 건으로 질문이 많아 실제 시험에서 팝업으로 안내가 나오기도 했는데 변수에서는 제외됩니다. intercept(절편)

train데이터에서 CLIENTNUM를 drop한 후 검증데이터분리를 하셨는데

CLIENTNUM의 순서는 변함이 없습니다. 따라서 합치는 것에 문제가 없어요최근 기출유형에서는 id(CLIENTNUM)와 함께 제출하지 않는 방식을 선호하고 있어요 화이팅입니다 🙂

[작업형2] 다중분류

precision, recall을 구할 때도 필요합니다.필요한 평가지표가 있고 아닌 평가지표가 있어요. 지금까진 이진분류는 roc-auc가 출제되었고,다중은 모두 f1이었습니다.

똑같이 튜닝 그대로 하고 했는데도 마지막에 실제 y_test로 점수를 매겨봤는데 0.796정도네요

하이퍼파라미터 튜닝을 하지 말고 제출하시죠! 그게 더 안정적일 것 같습니다.0.79가 40점 구간일 수도 있고 아닐 수도 있지만, 데이터에 따라 0.6이 40점 구간일 때도 있었어요! 데이터에 따라 상대적으로 걱정하지 않으셔도 됩니다.

작업형1 모의문제2 9분 10초 내용에 대해 질문 드립니다.

예를들어, 데이터에 35와 37.1이 있다고 가정하겠습니다.df[age] != round (df[age], 0) 로 가정한다면 첫번째 35 != 35 입니다. False죠! 두번째 37.1 != 37 입니다. True입니다.이해가 될까요?앞에 값은 원본값 그대로 적고, 뒤에 값은 round처리된 값이 작성됩니다. 반올림, 절사와 상관없이 원본과는 다른 값이죠!