섹션13. 작업형2에서 데이터 합치기
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!
질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
안녕하세요.
만일, 아래와 같이 라벨인코딩과 원핫인코딩을 수행했다면,,
데이터 다시 합치기를 할 필요가 없는 것이지요?
이유는, 분리하지 않고 범주형/수치형 data만 취해서 인코딩을 진행했기 때문에,,,,이게 맞을까요?
# 라벨인코딩
cols = ['Employment Type','GraduateOrNot', 'FrequentFlyer', 'EverTravelledAbroad']
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
for col in cols:
le = LabelEncoder()
train[col] = le.fit_transform(train[col])
test[col] = le.transform(test[col])
# 원핫인코딩
cols2 = ['Age','AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases']
train[cols2] = pd.get_dummies(train[cols2])
test[cols2] = pd.get_dummies(test[cols2])
답변 1
0
만약에 레이블 인코딩을 A, B 컬럼에 먼저 적용하고
그리고 나머지 컬럼에 원핫인코딩을 한다면 아래와 같이 전체를 넣어도 됩니다. 이미 다른 컬럼은 숫자로 변경되었기 때문에 남은 컬럼만 원핫인코딩 진행합니다.
train = pd.get_dummies(train)
수업노트가 어디에 있나요?
0
17
1
실기시험 제출관련
0
149
2
6.20 작업형 2 과적합
0
157
3
코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문
0
48
2
로지스틱회귀, 회귀
0
47
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
54
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
61
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
61
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
49
2
3번문제 등분산 가정
0
47
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
34
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
36
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
58
2
제2유형 질문입니다.
0
46
2
C()
0
44
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
51
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
60
1
ols
0
43
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
39
2
2유형 작성관련 질문
0
41
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
48
2
코딩팡질문이요ㅠㅠ
0
45
2
관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.
0
25
2
작업형2 ID 컬럼 삭제 질문
0
45
2