이해가 가지 않는 것
train 데이터에 ID값을 갑자기 왜 삭제하나요 ?
train = train.drop("ID", axis=1)
train.head(1)답변 2
0
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!!
0
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.
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
12
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
45
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