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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김라의님.
CustomerID를 필요 없다고 판단하는 이유와 drop하지 않을 경우 값 변화 여부에 대해 설명드리겠습니다.
CustomerID의 역할:
- CustomerID와 같은 ID 컬럼은 데이터의 각 행을 고유하게 식별하기 위한 목적으로 사용됩니다. 일반적으로 이러한 컬럼들은 모델의 예측성을 향상시키는 데 기여하지 않는 경우가 많습니다. 따라서 모델의 성능과 관련 없는 경우, 이러한 특성(Feature)을 제거하여 불필요한 복잡성을 줄이는 것이 좋습니다.
- CustomerID와 같은 ID 컬럼은 데이터의 각 행을 고유하게 식별하기 위한 목적으로 사용됩니다. 일반적으로 이러한 컬럼들은 모델의 예측성을 향상시키는 데 기여하지 않는 경우가 많습니다. 따라서 모델의 성능과 관련 없는 경우, 이러한 특성(Feature)을 제거하여 불필요한 복잡성을 줄이는 것이 좋습니다.
모델 성능과의 관계:
- CustomerID는 각 고객을 구별하는 데 유용하지만, 대부분의 머신러닝 모델에서는 이러한 식별자 열이 모델의 학습에 기여하는 정보로 사용되지 않습니다. 이는 모델이 데이터에 존재하는 패턴을 학습하는 데 방해가 될 수 있으며, 특히 ID 값이 순차적이거나 패턴을 따르지 않는 경우 모델 성능에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.
- CustomerID는 각 고객을 구별하는 데 유용하지만, 대부분의 머신러닝 모델에서는 이러한 식별자 열이 모델의 학습에 기여하는 정보로 사용되지 않습니다. 이는 모델이 데이터에 존재하는 패턴을 학습하는 데 방해가 될 수 있으며, 특히 ID 값이 순차적이거나 패턴을 따르지 않는 경우 모델 성능에 부정적 영향을 미칠 수 있습니다.
ID를 Drop하지 않을 경우:
- CustomerID를 drop하지 않더라도 머신러닝 모델에 따라 중요도를 자동으로 낮게 평가할 수 있습니다. 그러나 모델이 불필요한 변수를 학습하려고 시도하면서 자원이 낭비될 수 있으며, 이는 학습의 효율성을 줄이고 오버피팅을 유발할 수 있습니다. 실제로 CustomerID가 모델의 성능에 영향을 미치는지에 대한 여부는 데이터를 나누어 테스트해 보는 것이 바람직합니다.
- CustomerID를 drop하지 않더라도 머신러닝 모델에 따라 중요도를 자동으로 낮게 평가할 수 있습니다. 그러나 모델이 불필요한 변수를 학습하려고 시도하면서 자원이 낭비될 수 있으며, 이는 학습의 효율성을 줄이고 오버피팅을 유발할 수 있습니다. 실제로 CustomerID가 모델의 성능에 영향을 미치는지에 대한 여부는 데이터를 나누어 테스트해 보는 것이 바람직합니다.
아래 링크에서 관련 논의와 예시를 확인하실 수 있습니다:
- 작업형2 drop 질문
- 기출 8회 데이터 drop
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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