원핫인코딩에서 X_train을 쓰는이유?
제가 이해한게 맞다면 원핫인코딩은 범주형 데이터에 쓰는 것이기 때문에기존에 n_train, c_train으로 각각 나누고라벨인코딩은 c_train으로 le.fit_transform을 하였습니다.그런데 왜 원핫인코딩은 갑자기 X_train으로 하는것인가요? 
답변 1
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안녕하세요:) 결론부터 말씀드리면
원핫인코딩
get_dummies 사용시, 자동으로 범주형데이터만 선택하여 원핫인코딩하고 전체데이터를 반환합니다.
따라서 X_train 그대로 사용하시면됩니다. 💪
위 코드는 train종류와 test 종류가 맞지 않을 때 합쳐서 인코딩 후 분리할 수도 있어요!
더불어
라벨인코딩할 때
n_train와 c_train을로 쪼개는 방법
cols = [수치형, 또는 범주형 커럼]
train[cols]을 사용하는 방법이 있어요!
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