작업형2 원핫인코딩시
get_dummies 에서 drop_first=True 를 필수로 작성해야하나요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 구희원님.
원핫인코딩을 수행할 때 pd.get_dummies()의 drop_first=True 옵션에 대한 질문을 주셨는데요. 이 옵션은 다중공선성을 방지하기 위해 첫 번째 카테고리를 자동으로 드롭해주는 기능입니다. 꼭 사용해야 하는 것은 아니지만 통계적 모델을 사용할 경우 다중공선성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
필수를 요하지 않는 상황:
- 비통계적 모델(예: 결정 트리, 랜덤 포레스트, XGBoost)을 사용하면 다중공선성이 예측에 크게 영향을 미치지 않기 때문에 drop_first=True 옵션이 필수는 아닙니다.
사용 시 도움이 되는 상황:
- 로지스틱 회귀나 선형 회귀처럼 회귀 계수를 추정할 때 다중공선성을 제거하는 것이 필요합니다. 이 경우에 drop_first=True를 사용하는 것이 유리합니다.
관련된 게시물로부터 유용한 설명과 추천을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 작업형 2유형 질문에서는 get_dummies 사용시의 일반적인 전략에 대해 설명하고 있어, 원핫인코딩의 기본적인 사용법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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.
뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?
0
28
1
강의 연장 문의
0
32
1
출력값 질문
0
31
2
수업노트가 어디에 있나요?
0
29
1
실기시험 제출관련
0
160
2
6.20 작업형 2 과적합
0
169
3
코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문
0
54
2
로지스틱회귀, 회귀
0
52
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
59
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
66
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
66
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
52
2
3번문제 등분산 가정
0
50
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
38
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
40
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
62
2
제2유형 질문입니다.
0
49
2
C()
0
44
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
53
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
63
1
ols
0
44
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
41
2
2유형 작성관련 질문
0
42
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
49
2