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object 필드를 LabelEncode를 사용하여 Encodeing 하려고 시도 하였습니다.
강의 내용대로 하려고 해보니
이런 오류가 뜨더라고요
그래서 GPT의 도움을 받아서 작성해보았습니다.
이렇게 코드를 concat으로 합쳐준뒤에 fit하니 잘 되는 것 같습니다.
궁금한점
같은 columns인것 같은데 오류가 왜 나는지?
GPT가 알려준대로 encoding해도 문제가 되지 않는지?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
성현우님의 질문에 대한 답변입니다.
첫 번째 이미지에서 보여지는 오류는 특정 값인 ‘Membran’이
LabelEncoder를 적용하려는 데이터 프레임의 컬럼 중 하나에서 찾을 수 없었기 때문에 발생했습니다. 데이터를 encoding 하기 전에 train 데이터와 test 데이터에 같은 카테고리의 값들이 있는지 확인해야 합니다. 한 쪽에만 존재하는 카테고리 값이 있다면, 그 값에 대해서는LabelEncoder가 학습할 수 없어서, 이후 변환 과정에서 KeyError가 발생할 수 있습니다. 따라서 두 데이터 세트를 합쳐 encoding하는 접근 방식을 사용하면 이러한 문제를 방지할 수 있습니다.GPT가 제시한 방법대로 데이터를 concat하여 한 번에
LabelEncoder로 fit하고 transform하는 것은 문제가 없습니다. 이 방법을 사용하면 train과 test 데이터 세트에 동일하게 encoding을 적용할 수 있으므로, 누락된 카테고리 값 없이 일관되게 데이터를 처리할 수 있습니다. 단, 모델을 실제 운영 환경에 배포할 때는, 새로운 데이터에 대해서도 동일한 방식으로 카테고리 값을 encoding해야 한다는 점을 유의해야 합니다.
코딩 과정에서 발생하는 다양한 오류를 해결하는 과정은 프로그래밍 실력을 향상시키는 좋은 기회가 됩니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.