train데이터와 test데이터의 분리 후 인코딩? 인코딩 먼저 하고 난 뒤 분리?

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넵 무조건 통하는 방법입니다

예시문제는 유니크가 달라 그런 문제가 출제될 것으로 예상은 하는데

아직은 단 한번도 유니크 수가 다른 컬럼은 출제되지 않았습니다

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.

질문하신 내용에 대해 답변드리겠습니다. 데이터 전처리에서 원핫 인코딩을 적용할 때, train 데이터와 test 데이터의 컬럼 수가 맞지 않을 수 있는 문제점을 해결하기 위해, 두 데이터를 먼저 합친 후 원핫 인코딩을 수행하는 것이 일반적인 방식입니다. 이렇게 하면 데이터셋이 일관된 컬럼 구조를 가지게 되어 이후 머신러닝 모델 학습과 예측에서도 문제가 발생하지 않습니다.

이 방법은 특히 train과 test 데이터가 서로 다른 범주형 변수 값을 가질 때 유리합니다. 인코딩 후에는 데이터를 다시 분리하여 train과 test 각각에 필요한 전처리를 이어나가시면 됩니다.

자세한 설명을 포함한 기존 답변들이 도움이 될 수 있습니다:
- 데이터 병합 후 인코딩 방법: 이 링크에서는 데이터 병합 후 인코딩에 대한 실습 예시를 제공합니다.
- 라벨 인코딩 및 원핫 인코딩 차이: 원핫 인코딩과 라벨 인코딩의 차이와 각각의 장단점을 비교합니다.

위의 링크들을 참고하시면서 이해를 돕는 자료로 활용하시면 좋겠습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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