인프런 커뮤니티 질문&답변

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.

질문하신 내용과 관련된 데이터 처리 과정에서 output 컬럼을 드롭(제거)하는 이유는 데이터 전처리 과정에서 매우 중요한 부분입니다. 이 부분에 대해 간단히 설명드리겠습니다.

데이터 전처리에서 Output 컬럼 드랍의 이유:

1. 모델 학습 준비:

   • 머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 학습 데이터셋을 독립 변수(피처)와 종속 변수(타겟)으로 나누어야 합니다. 여기서 output은 타겟 변수로 사용되며, 학습 피처로는 포함되지 않습니다.
     

2. 무엇을 예측하는지 명확하게:

   • output 컬럼은 예측해야 하는 값이므로, 학습을 위해 입력 특성(독립 변수)에서는 제외되어야 합니다. 모델은 독립 변수로부터 output을 예측할 수 있도록 학습되기 때문입니다. 따라서 모델을 학습시키기 전에 output을 독립 변수 집합에서 미리 제거하는 것이 필요합니다.
     

관련 질문 및 답변:

• 왜 output을 드랍할까? 이 질문에서 유사한 사례에 대한 설명을 다루고 있습니다.
  

이해하신 바와 같이, 데이터 전처리 단계에서 output을 제거하고 모델을 훈련시키는 방식은 정확한 예측 모델을 만드는 데 중요하고 일반적인 절차입니다.

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