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미리 타겟을 분리해서

target = train.drop('TotalCharges', axis=1)

X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train,target, test_size=0.2, random_state = 2024)

으로 사용하거나

위에 작성한 것처럼 타겟을 미리 뽑지 않고 나눌 때 드랍하는 경우가 있습니다. 같은 내용입니다.

X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('TotalCharges', axis=1),train['TotalCharges'], test_size=0.2, random_state = 2024)

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

tmdfus9929님의 질문은 train_test_split을 사용할 때와 train 데이터프레임에서 특정 컬럼을 드롭(drop)했을 때의 차이에 대한 것입니다. 질문의 핵심은 독립변수와 종속변수(타겟 변수)를 분리하는 과정에 있습니다.

독립변수와 종속변수의 분리

1. train.drop('TotalCharges', axis=1)

   • 이 코드는 train 데이터프레임에서 ‘TotalCharges’라는 컬럼을 제외한 모든 컬럼을 선택합니다. 즉, 독립변수(X)로 사용할 데이터를 지정하는 것입니다. 모델이 학습할 때 사용되는 피처들은 ‘TotalCharges’를 제외한 나머지 컬럼들로 구성됩니다.
     

2. train['TotalCharges']

   • 이 코드는 ‘TotalCharges’만을 선택하여 종속변수(y)로 지정합니다. ‘TotalCharges’는 예측하고자 하는 타겟 값입니다. 따라서 train['TotalCharges']를 통해 타겟 변수를 분리하여 사용하게 됩니다.
     

차이점 요약

• train 데이터에서 train.drop('TotalCharges', axis=1)를 사용하는 이유는 머신러닝 모델의 입력 피처에서 종속변수(타겟)를 제거하여, 모델이 다른 피처만을 학습하도록 하기 위함입니다.

• 타겟 변수인 TotalCharges는 예측 대상이기 때문에 별도로 분리하여 학습 및 검증 과정에서 모델의 출력으로 사용됩니다.

유사한 질문

아래 링크는 train_test_split 기능과 타겟 변수 분리에 대해 유사한 문의가 있어 도움이 될 수 있을 것 같습니다:
- 데이터 분리할때에서 강샛별님이 유사한 질문을 통해 독립변수 및 종속변수를 분리하는 과정을 이해하고자 했습니다.

질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.