해결된 질문
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모두 데이터 전처리 단계에서 진행해야 하므로 train / validation 데이터 분리 전에 필요합니다.
아래 두 코드는
ID가 범주형이면 반드시 필요함. "원핫인코딩"전에 실행
ID가 숫자면 "스케일링" 전에 실행
결론: 데이터 전처리에서 가장 먼저 실행
train = train.drop['ID']
test_ID = test.pop['ID']
타겟
범주형일 때 "원핫인코딩"전에 실행
수치형일 때 "스케일링" 전에 실행
target = train.pop['target']
결과적으로 모두 원핫인코딩 또는 스케일일에서 값이 변경되지 않도록 전에 처리하면 좋을 것 같아요!
추가로 ID가 숫자면 그냥 둬도 모델에서 중요도를 알아서 낮게 잡고 학습합니다.