취업용 폴트폴리오에 대해 여쭈어봅니다!

항상 좋은 답변 감사합니다!!! :)

질문있습니다!

감사합니다! 정말 큰 도움이 되었습니다 :) 감사합니다 !!!

질문있습니다!

박조은 선생님 빠르고 소중한 답변 정말 감사합니다!!!! 타이타닉은 = 분류 , Bike = 회귀 문제여서 그랬던 거군요.... 앞으로는 데이터셋을 분석할때 더 유심히 생각해 보겠습니다!! 감사합니다. 선생님 그러면, 두가지만 더 여쭈어 보겠습니다...!!! 1Q) 제가 다음 dataset을 분석하게 된다면... 그리고 그게 회귀에 관련된 머신러닝 문제라면... 코드를 예로 들어... (Bike dataset 를 다시한다면...) scoring = "RMSLE" 라고 주게되면 되는지요? (마치 타이타닉에서 scoring = "Accuracy" 라고만 준 것 처럼요) 그리고 RMSLE의 공식은 default로 저장이 되어있는 것 인지요? 아니면 제가 RMSLE 공식을 수학적으로 코드로 지정해야 하는것 인지요? 2Q) 선생님이 BIKE dataset에서 wind0가 많아, 정확성을 높이기 위해 wind0 , windnot0 를 구분하여 windspeed를 머신러닝으로 예측을 하시는것을 보았습니다. 하지만 windspeed를 예측하실때에는 score를 보시지 않고 그냥 "Random Forest Classifier" 모델을 사용하여 예측하시더라고요... 이 부분에서 Random Forest Classifier를 사용한 이유와, Score를 굳이 확인 안하셔도 되던 이유를 알 수 있을까요? 항상 강연들 잘 보고있습니다 정말 감사합니다!!! :)