작업형 2
타겟값이 범주형일 때, 라벨인코딩 하기 전에 target=train.pop()을 통해서 타겟컬럼만 따로 빼주셨는데
train.drop('Heat_Load',axis=1).select_dtypes(include='O').columns을 이용하여 컬럼값을 변수에 저장해놓고 라벨인코딩을 하는 것도 상관없는지 궁금하여 여쭈어봅니다 !!
답변 1
0
네 전처리 시작할 때 문자던 숫자던
target = train.pop('Heat_Load') 으로 따로 빼주세요
그래야 인코딩, 스케일링에 영향을 받지 않아요!!:)
질문주신 위 방법도 괜찮습니다.
만약 판다스 인코딩으로
train = pd.get_dummies(train)을 사용하면 자동으로 object만 선택해 인코딩 합니다.
이방법을 사용한다면 미리 제외하는 것이 좋습니다.
수강기간 연장 관련 문의
0
14
2
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
29
2
안녕하세요. 수강연장 신청드립니다
0
19
2
코랩 링크
0
16
2
작업형2 모의문제2 updated 2026.10 질문
0
30
2
카이제곱 독립성검정 질문합니다.
0
29
2
기출 7회 작업형2 평가지표 문의드립니다.
0
23
2
수강연장 문의 드립니다!
0
32
3
수강연장 문의드립니다
0
29
3
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
36
2
작업형2 모의문제3_updated2026.10
0
35
2
38강에서 불균형 데이터 처리하는 stratify를 꼭 해줘야하는건지 질문합니다.
0
30
2
수강강의 연장 관련 문의
0
43
2
작업형1_연습문제1 section2
0
44
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
48
2
작업형2 모의문제2_updated2026.10
0
54
2
수강기간 연장문의
0
45
2
작업형 2 질문
0
50
2
강의 연장 관련하여 문의드립니다.
0
53
2
섹션7 자료 다운로드
0
52
2
작업형 1 연습문제 Section12
0
54
2
수강기간 연장 문의
0
64
2
안녕하세요, 혹시 수강기간 연장이 가능할까요?
0
55
2
판다스 강의자료는 어디서 받을 수 있나요?
0
66
2





