인프런 커뮤니티 질문&답변

넵 좋습니다. 무조건 원핫인코딩 진행하고

에러가 발생하면 카테고리 비교해보시면 됩니다. 🙂 화이팅!!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김범준님께서 주신 질문에 대해 답변드리겠습니다.

두 데이터셋(train과 test)에서 범주형 데이터의 unique 값이 동일하다면, 일반적으로 카테고리 자체를 비교하지 않고 바로 인코딩을 진행해도 큰 문제가 없습니다. 그러나, 각각의 데이터셋에 포함된 카테고리가 실제로 모든 범주를 포함하고 있는지 명확히 알지 못할 때는 확인하는 것이 안전할 수 있습니다.

범주형 데이터의 인코딩 방법으로는 원-핫 인코딩과 라벨 인코딩이 있으며, 만약 데이터셋이 이미 서로 같은 범주를 가지고 있음을 확인한 상황이라면, 바로 인코딩을 진행하는 것이 가능합니다. 이 경우 카테고리 값이 모델의 학습 및 예측에 일관성을 제공할 것입니다.

하지만, 언제나 데이터 품질을 최대화하기 위해 범주형 값 간의 차이를 검토하는 것이 최선의 방법일 수 있습니다. 예를 들어, 추가적인 카테고리가 예기치 않게 도입될 수 있는 데이터셋에서 인코딩을 진행한다면 문제가 발생할 수 있습니다.

해당 방법에 대해 추가적인 정보를 얻고 싶으시다면 아래 유사한 주제의 질문을 참고하세요:

• EDA 카테고리 비교 질문에서는 카테고리 비교가 언제 필요한지에 대해 다룹니다.
  
• 작업형2 질문에서는 데이터 통합 및 인코딩 전략에 대한 정보를 제공합니다.
  

특히 작업형 2에서는 범주형 데이터의 일관성을 유지하기 위한 다양한 실전 전략이 논의되고 있으니 참고하시기 바랍니다.

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