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df = pd.concat([X_train,y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1)

cols = X_train.select_dtypes(include='object').columns

for col in cols :

le = LabelEncoder()

X_train[col] = le.fit_transform(X_train[col])

X_test[col] = le.transform(X_test[col])

1. x_train과 y_train을 합치는 이유는 x_train 에는 값을 가지고 있지 않지만 y_train에는 값을 가질 수도 있기 때문에 합치는 거라고 배웠던 것 같은데 맞나요?

2. 그렇다면

cols = X_train.select_dtypes(include='object').columns

해당구문은

cols = df.select_dtypes(include='object').columns

이렇게 합쳐진 df에서 cols를 구해야 할 것 같다고 생각이 드는데 틀렸나요 ?

혹은 해당 데이터는 x_train과 y_train 컬럼 값에 차이가 없기 때문에 X_train로 그냥 진행이된건가요 ?!

제가 이해한게 맞는지 잘 모르겠어서 질문합니다.