test에 없는 컬럼을 추가할때 이 방법을 써도 될까요?
# missing_cols = set(train.columns) - set(test.columns)
# for col in missing_cols:
# test[col]=0
# test = test[train.columns]
# train.head()질문1) train의 컬럼이 test에 없을 때
train의 컬럼을 test 컬럼과 동일하게 삭제하거나
test를 위의 코드를 통해 컬럼을 만들고 '0' 값으로 채운다. 그리고 train 컬럼의 순서대로 맞춘다.
여쭤보는 이유는 반대로 test에 있는 컬럼이 train에 없다면 위의 코드를 사용해도 되지 않을까 싶어서요...
제가 이해하는게 맞는지 모르겠네요..
질문2) train과, test의 범주형 컬럼이 다를 때 concat하라고 말씀하셨는데요. 좀 어려워서 원핫인코딩 한적이 있는데 잘 되더라구요... concat을 해야 하나요..?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 모레님.
질문에 대해 답변 드리겠습니다.
질문 1에 대한 답변:
train 데이터셋에만 존재하는 컬럼을 test 데이터셋에 추가하고, 새로 추가된 컬럼의 값을 0으로 채우는 방법은 흔히 사용되는 실무 방법 중 하나입니다. 이를 통해 검증 데이터(test)와 학습 데이터(train)의 차원을 맞출 수 있습니다. 반대의 경우, 즉 test에만 존재하고 train에는 없는 컬럼에 대해서도 동일한 방식으로 접근할 수 있습니다. 이는 모델 학습 및 예측 시, 차원 불일치로 인한 에러를 방지하는 데 유효합니다.
질문 2에 대한 답변:
원핫 인코딩 후에 train과 test의 컬럼 수가 다를 경우, 두 데이터프레임을 단순히 병합(concat)하여 다시 분리(split)할 필요는 없습니다. 이러한 방법도 가능하긴 하지만, 원핫 인코딩을 두 데이터셋 모두에 동일하게 적용한 후 위와 같은 방법으로 컬럼을 조정하면 효율적입니다.
범주형 변수에 대한 원핫 인코딩을 할 때, 서로 다른 라벨이 존재한다면 방법이 필요할 수 있습니다. 주로 pd.get_dummies 함수로 인코딩한 후, train과 test 컬럼의 불일치를 해결하는 방식으로 이어질 수 있습니다.
추가로 참고하실 유사한 질문 및 답변이 담긴 게시물:
이 링크들은 데이터 전처리 과정에서 발생할 수 있는 컬럼 불일치 문제에 대한 해결 방법을 더욱 구체적으로 설명합니다.
저는 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.
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