concat 후 라벨인코딩시 질문이에요
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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])
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?
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.
답변 1
0
정확히 이해하고 계십니다!!
다만, 전처리가 아닌 EDA 단계에서 데이터를 합친 것은 EDA를 위한 합치기였습니다.
예를 들어, 할인율이 도착에 영향을 미칠까? 를 확인하기 위해서는 타겟(레이블)이 함께 있어야 합니다.
데이터 전처리 단계에서는 그대로 진행한 것이고요!! 🙂
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