인프런 커뮤니티 질문&답변

네 맞습니다.

분리 하지말고 판다스 겟더미즈로 원핫인코딩만 진행하시죠!!

train = pd.get_dummies(train)

test = pd.get_dummies(test)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 지원님.

라벨인코딩 에러와 관련하여 몇 가지 고려해볼 수 있는 사항들입니다:

1. 데이터 유형 확인: 라벨 인코딩을 사용할 때 데이터가 섞여있는 경우(예: 동일한 열에 문자열과 숫자가 섞여 있는 경우) 문제가 발생할 수 있습니다. select_dtypes(include='object')를 사용해서 정확히 범주형 데이터만 선택하는지 확인해 보세요.

2. 범주 데이터의 일관성: 라벨 인코딩은 범주형 데이터가 고유한 값일 때 잘 작동합니다. 데이터에 혼합된 문자열 또는 NaN 값이 있으면 에러가 발생할 수 있습니다. 데이터를 전처리하여 NaN 값을 처리하거나 모든 값을 문자열로 통일하는 것이 중요합니다.

3. 라벨 인코딩 적용 후 데이터 확인: 라벨 인코딩 적용 후 print(df.head())를 사용하여 데이터가 예상대로 변환되었는지 확인하세요. 변환된 값이 보이지 않는다면 코드가 올바르게 실행되지 않았을 수 있습니다.

4. 원-핫 인코딩의 사용: 원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 0, 1로 변환하므로 기존에 수치형 데이터가 있었다면 이 데이터에 영향받지 않고 범주형 데이터만 인코딩합니다. 따로 분리하지 않아도 자동으로 처리되지만, 원치 않는 데이터도 인코딩될 수 있으니 get_dummies()의 사용 시 열을 선택하여 지정하는 것이 가장 좋습니다.

관련된 오류를 해결하기 위한 구체적인 예제와 코드를 담은 유사한 질문을 아래에 참고해 주세요:

• 라벨인코딩 과정 중 발생하는 데이터 변환 이슈 해결 방법
  
• 원핫인코딩 시 데이터 처리 방법
  

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