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[Baseline] LightGBM을 활용한 이미지 분류
안녕하세요. 데이콘입니다.
데이콘 베이스라인은 모든 참가자의 '제출'을 목표로 합니다.
해당 내용에 관한 해설은 아래 링크 참고 부탁드립니다.
https://dacon.io/edu/403
감사합니다.
데이콘 드림
왜 숫자로 변환하는게 필요가 없어요?
Deleted Comment
안녕하세요. 최재욱님.
대부분의 기계 학습 알고리즘은 숫자 데이터를 입력으로 요구하기 때문에, 일반적으로 문자형 라벨을 숫자로 변환해야 합니다.
LightGBM의 경우 문자형 라벨을 직접 처리할 수 있지만, 이론적으로는 변환하는 것이 바람직하며, 학습 목적상 본 베이스라인에서는 이를 포함하였습니다.
감사합니다.
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내용 중 라벨을 숫자로 변환하고 숫자를 다시 라벨로 변환하는 코드가 있는데 굳이 숫자로 변환할 필요가 없을 뿐더러 제대로 동작하지 않는 것 같네요
# 라벨을 숫자로 변환 (Label Encoding)
label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(y)
ㄴ 제거 필요
# 예측된 값을 원래 라벨로 변환
y_pred_labels = label_encoder.inverse_transform(y_pred)
ㄴ y_pred_labels = y_pred (이렇게 수정)
혹시 내용이 틀렸다면 알려주시면 감사하겠습니다