▶ 팀프로젝트 데이터셋에 대한 추가 설명
- 데이터에 불균형이 있어서 SMOTE와 Cross-Validation(CV)도 적용하려고 하는 상황일 때,
* SMOTE : 소수 클래스의 합성 데이터를 만들고, CV : K개의 Fold로 검증하는 것
- Test data와 Validation data의 공통점 : 평가
- Test data와 Validation data의 차이점 : test data는 학습 완료 후 / validation data는 학습 중간
>>> Test data와 Validation data는 신뢰성이 있는 데이터!
-> 따라서 SMOTE는 하면 안됨. 합성 데이터는 신뢰성이 없음.
☆★ 그럼 어떻게 해결해야 하나? Training data만 SMOTE하고, Validation data는 원본 데이터만 쓰자!
>> ImbPipeline : 이 파이프라인을 사용하자! (SMOTE도 적용하고 CV도 적용하는 파이프라인)
Pipeline : from sklearn.pipeline import Pipeline / from imblearn.pipeline import Pipeline
▶ 상식!
- MCP(Model Context Protocol) : AI 모델과 외부 시스템(데이터베이스, 개발 도구 등)을 연결하기 위한 오픈표준 프로토콜임. Agent화 하는데 굉장한 도움을 줌! (개발 도구 : Figma, gmail, supabase, github, 등)