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.
작업형1 강의 수강 완료 후..
0
9
0
작업형1 모의문제 4번에 3)문제 질문
0
16
2
이상치 전처리 작업
0
22
2
평가결과값 문의
0
27
2
시계열 데이터 날짜와 시간 format
0
31
2
평가지표 F1 스코어 질문드립니다.
0
24
2
작업형 2 기출7회분에서
0
37
2
작업형2 모의문제1 (30강)
0
34
2
수강 기간 연장 문의 드립니다.
0
41
2
수강 계획과 관련해 문의 드립니다.
0
28
2
작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?
0
50
2
작업형 1 -연습문제 4-6
0
38
2
작업형 1 유형 부분
0
42
2
작업형 1 (삭제예정, 구 버전)
0
51
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
38
2
2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩
0
37
3
수강기간 연장 문의드립니다.
0
44
2
인덱스 슬라이싱
0
37
2
질문 드립니다.
0
50
2
강의 내용 관련 질문드립니다~
0
46
2
수강 연장 문의
0
63
2
강의자료 일괄 다운로드
0
61
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
48
2
list 문제 질문드립니다~
0
38
2