cols를 만들때 수치형 데이터로 회원ID도 들어가있는데
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회원ID는 고유한 값인데도 수치형 데이터로 넣어서 예측을 해야하나요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.
회원ID와 같은 고유 값은 일반적으로 예측 모델에 수치형 데이터로 포함시키지 않는 것이 좋습니다. 이는 ID가 각 데이터를 식별하는 유일한 값이기 때문에 예측하려는 목표(target) 변수와 직접적인 상관관계가 없기 때문입니다. 차라리 다른 설명 변수들과 다르게 회원ID는 모델의 성능 향상에 기여하지 않을 수 있고, 오히려 모델의 복잡성을 증가시킬 수 있습니다.
ID와 같은 값은 추론에 의미가 없는 경우가 많으므로, 이를 모델 학습 시 제외하는 것이 일반적입니다. ID를 포함시키면, 모델이 이 정보를 기반으로 패턴을 학습할 가능성이 있는데, 이는 예측의 정확성을 해칠 수 있습니다.
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이 질문에서 다루는 내용 또한 데이터 전처리에 대한 일반적인 이해를 요구하므로, 충분한 이해를 돕기 위해 관련 학습 자료나 예제를 참조하시기를 권장드립니다.
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.
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