에러메세지와 마주하기 에러 4번

• 9분 09초

• 영상과 노트북의 코드가 다른데요

# 풀이 코드
# X_train, y_train, X_test 3개 파일이 주어졌을 때
from sklearn.datasets import load_wine
wine = load_wine()
df = pd.DataFrame(wine.data, columns=wine.feature_names)
df['target'] = wine.target

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, _ = train_test_split(df.drop('target',axis=1),
                                               df['target'],
                                               test_size=0.2,
                                               random_state=2022)

# 만약 'proline'컬럼의 값이 1500 일때 이상치라고 판단해 삭제 했다면?
print("1500이상인 데이터 수:", sum(X_train['proline'] >= 1500))

# 삭제할 데이터의 인덱스 값을 구하고 drop함수를 통해 삭제
ind = X_train[X_train['proline'] >= 1500].index
print("삭제할 index:", ind)
X_train = X_train.drop(ind) # 기본값 axis = 0
y_train = y_train.drop(ind)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

• (질문1 )X_train에 y_train를 합친뒤 이상치를 삭제하는 것보다 각각 개별로 삭제하는게 더 간단해서 수정한건가요?

• (질문2)

  df 에서 이상치를 제거한 후에 train_test_split 으로 데이터를 나눠도 되는건가요?