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로우코드 AI
book

로우코드 AI

by 궨덜린 스트리플링, 마이클 아벨, 박찬성
December 2024
Beginner to intermediate
336 pages
7h 41m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 로우코드 AI
226
로우코드 AI
7.3.3
판다스와 사이킷런으로 특징 변환하기
지금까지 데이터셋의 다양한 열과 열이 상호작용하는 방식, 특히 열과 레이블이 상호작용하는
방식을 살펴봤습니다. 이제 해당 데이터를 사용자 정의형 모델에서 사용할 수 있도록 준비할
차례입니다. 먼저
ML
모델 학습에 사용할 열을 선택합니다. 그리고 선택한 특징을
ML
모델을
학습시키는 데 더 적합한 형태로 변환합니다. 특징은 의미 있는 크기의 숫자여야만 한다는 점
을 기억하세요. 특히 이 프로젝트에서는 특징을 선택할 때 다음과 같은 사항을 고려해야 합니
다.
특징 선택
앞 절에서는 고객 이탈 데이터셋의 여러 특징과 고객 이탈 열(
Churn
) 사이의 상호작용을 살펴
봤습니다. 예측력이 없는 몇 가지 특징(즉, 이탈률에 영향을 미치지 않는 특징)과 중복된 특징
을 확인했습니다. 이로부터 알게 된 사실에 근거하여 데이터프레임(
df
_
2
)의 복사본을 만든 다
음, 모델 학습에 사용하지 않을 열을 제거해야 합니다. 왜 복사본을 만들어야 할까요? 원본의
열을 제거하면 제거된 데이터에 다시 접근하고 싶을 때마다 원본 데이터프레임을 구축하는 코
드를 다시 살펴봐야 할 것입니다. 명시적으로 언급하지는 않았지만, 이것이 원본 데이터프레임
df
_
raw
를 직접 변경하지 않고
df
_
2
를 생성한 이유입니다. 복사된 데이터프레임에서 열을
제거하더라도 원본은 그대로 있으므로 필요시 원본 내용에 다시 접근할 수 있습니다.
앞 절에서는
gender
,
StreamingTV
,
StreamingMovies
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ISBN: 9791169213301