인프런 커뮤니티 질문&답변

넵 무조건 통하는 방법입니다

예시문제는 유니크가 달라 그런 문제가 출제될 것으로 예상은 하는데

아직은 단 한번도 유니크 수가 다른 컬럼은 출제되지 않았습니다

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.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.