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train, test 컬럼은 삭제 해도 되지만

test의 행은 삭제하면 안됩니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 윰님.

데이터 전처리 과정에서 결측치나 이상치 삭제와 관련하여 혼동되실 수 있는 부분에 대해 설명드리겠습니다.

결측치 및 이상치 처리의 일반적인 규칙

1. 결측치 채우기:

   • 훈련 데이터(X_train, y_train)와 평가 데이터(X_test) 모두에서 결측치를 적절하게 채워줘야 합니다. 보통 X_train의 통계적 값(평균, 중앙값 등)을 사용하여 X_test의 결측치를 채웁니다.
     

2. 결측치/이상치 삭제:

   • X_train, y_train: 학습 데이터를 더욱 정제하여 모델의 성능을 향상시키기 위해 결측치나 이상치를 삭제할 수 있습니다. 이렇게 하면 학습 데이터의 질이 향상됩니다.

   • X_test: 평가 데이터에서 결측치나 이상치를 직접 삭제하면 안됩니다. 이는 평가의 정확성을 보장하기 위함입니다. X_test 데이터는 모델 성능 평가에 사용되므로 완전한 상태를 유지해야 하며, 결측치는 채워서 사용해야 합니다.

이 점에서, 특정한 경우에 따라 데이터셋의 전처리 방법은 다를 수 있지만, 일반적으로 위와 같은 방법이 가장 흔히 사용됩니다.

관련된 질문 및 답변

다음 URL을 통해 유사한 질문과 답변을 확인해보세요:
- 데이터 전처리시 궁금한점: 결측치 처리 방법에 대한 설명을 포함합니다.
- 테스트 데이터에서 결측치 발생 시 처리 방법: X_test에서 행을 삭제하지 않고 결측치를 처리하는 방법에 대해 다룹니다.

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