스케일링, 인코딩 등 데이터 작업후에
스케일링, 인코딩 등 데이터 작업후에 위로 올라가서 다시 실행하면 처음이라 결과값이 달라지고 오류가 생기는데 한 번 실행한 작업은 다시 건드리면 안되나요? 라벨인코딩, 원핫인코딩 모두 실행하고 분리한 데이터 다시 합쳤을 때 컬럼이 107로 나와야하는데 처음이랑 그대로인 15가 나오더라구요 다시 올라가서 실행하니 전부 오류가 뜹니다 ㅜㅠ!!
답변 2
0
코딩은 순서가 매우 중요한데
시험환경은 1개의 셀만 사용한다고 생각해 주세요
그런데 학습하는 상황에서 1개 셀만 사용하면 출력도 어렵고 학습속도가 느려져
여러개 셀을 권장하고 있어요
다만 이런 문제가 발생할 수 있는데
이럴 경우에는 현재 실행하고자하는 셀에 마우스 커서를 올려두고
"런타임 - 이전 셀 실행"을 클릭해주세요 그럼 처음부터 이전 셀까지 다시 실행합니다.
그리고 나서 현재 셀 실행하는 방식으로 진행해 주세요
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최수영님!
데이터 전처리 작업을 하다 보면 여러 번 실행하면서 원하는 결과를 얻으려는 경우가 많습니다. 아래 몇 가지 점을 유의하면 도움될 수 있습니다.
데이터 전처리 후 반복 실행 시 유의사항
데이터 복사본 사용: 데이터 전처리를 수행할 때 원본 데이터셋을 복사하여 작업하는 것이 좋습니다. 이를 통해 원본 데이터가 손상되지 않고 복잡한 전처리 과정을 안전하게 재실행할 수 있습니다.
df_copy = df_original.copy()단계별 스크립트 작성: 각 전처리 단계(인코딩, 스케일링 등)를 함수나 별도의 코드 셀로 구분하세요. 문제가 발생했을 때 특정 단계만 다시 테스트 가능합니다.
순차적 실행: 전처리 작업은 의존성이 있기 때문에 순서를 정확히 지켜야 합니다. 예를 들어, 인코딩 후에는 반드시 그 상태에서 합치거나 스케일링해야지, 전처리 이전의 원본 상태로 돌아가 단계를 건너뛰면 원하는 결과를 얻을 수 없습니다.
변경 사항 확인: 중간 결과를 확인할 수 있는 출력문을 삽입하여 데이터의 상태가 예상대로 변화하고 있는지 자주 확인하세요.
print(df_copy.head())
관련하여 유사한 사례와 해결법을 설명한 게시물들을 안내드립니다:
라벨인코딩 및 원핫인코딩 후 결과가 예상과 다른 경우, 위 전처리 단계의 순서나 상태에 문제가 있었을 수 있으며, 이를 반복적으로 확인 및 조정해야 합니다.
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.
1유형 강의 다 나간 후 어떻게 할까요?
0
15
1
점수차가 많이 나는데 따로 하신게 있으신가요?
0
10
1
작업형1 모의문제 4번에 3)문제 질문
0
21
2
이상치 전처리 작업
0
25
2
평가결과값 문의
0
29
2
시계열 데이터 날짜와 시간 format
0
35
2
평가지표 F1 스코어 질문드립니다.
0
27
2
작업형 2 기출7회분에서
0
38
2
작업형2 모의문제1 (30강)
0
34
2
수강 기간 연장 문의 드립니다.
0
42
2
수강 계획과 관련해 문의 드립니다.
0
30
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
62
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
48
2