이해가 가지 않는 것
train 데이터에 ID값을 갑자기 왜 삭제하나요 ?
train = train.drop("ID", axis=1)
train.head(1)답변 2
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모든 값이 다른 ID인 경우 삭제하는 것이 일반적이에요
하지만 ID가 숫자라면 삭제하지 않더라도 머신러닝에서 중요도를 낮게 판단합니다 🙂
있고 없고를 평가지표로 비교해보고 좋은 쪽으로 선택하는 것을 추천해요!
다만 상품ID와 같이 중복 ID가 있는 경우 삭제 금지!!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김라의님.
ID 값을 삭제하는 이유에 대해 설명드리겠습니다.
ID 컬럼의 역할: ID 컬럼은 데이터의 각 행을 고유하게 식별하는 용도로 주로 사용됩니다. 이러한 값들은 모델의 예측성을 향상시키는 데 기여하지 않기 때문에, 모델의 성능과 관련 없는 경우 ID 컬럼을 제거하는 것이 일반적입니다.
모델의 학습 효율성: ID와 같은 일부 컬럼은 데이터 분석에 있어서 불필요한 정보를 제공할 수 있습니다. 모든 행이 고유한 값으로 이루어져 있다면, 모델의 학습에는 기여하지 않고 오히려 오버피팅의 원인이 될 수 있습니다. 따라서 모델의 복잡성을 줄이기 위해 이러한 컬럼을 제거하는 것이 권장됩니다.
컬럼 수 줄이기: ID 컬럼을 제거함으로써 데이터를 더 간결하게 만들어 처리 속도를 높이고 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
이에 대한 좀 더 구체적인 예와 논의는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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