인프런 커뮤니티 질문&답변

제가 알려드린 코드는 fill_value를 통해 결측치가 처리되는 코드입니다 🙂

train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)
train, test = train.align(test, join='left', axis=1, fill_value=0)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wlysh999님 질문에 답변드리겠습니다.

랜덤포레스트 모델을 사용할 때, 데이터셋의 컬럼 불일치나 NaN 값으로 인한 문제는 흔히 발생합니다. train과 test 데이터의 컬럼을 맞추는 과정에서 pandas의 align 메소드를 사용하시더라도, NaN 값이 존재할 경우 모델 학습에 문제가 생길 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위한 일반적인 접근 방법은 다음과 같습니다:

1. 컬럼 정리: train과 test 데이터의 컬럼을 정렬하고 맞추는 작업이 필요합니다. align 메소드를 사용하는 것은 올바른 접근법입니다. 이 메소드는 두 데이터프레임이 공유하지 않는 컬럼이 있을 경우, 빈 곳에 NaN을 두지만 컬럼을 일치시킵니다.

2. NaN 값 처리: 대부분의 모델에서는 NaN 값을 처리할 수 없습니다. 따라서 NaN 값을 적절한 값으로 채워주는 것이 필요합니다. fillna 메소드를 사용하여 이를 처리할 수 있습니다:

   • train, test = train.align(test, join='left', axis=1) 이후에 test = test.fillna(0)를 사용하여 NaN 값을 0으로 대체하는 것은 옳습니다. 이는 일반적인 전략 중 하나이며, 다른 처리 방법으로는 NaN 값을 컬럼의 평균이나 중간값으로 대체하는 방법이 있습니다.
     

3. 데이터 타입 변환: 컬럼 중 단일한 데이터 타입이 요구되는 경우, float64 등으로 변환이 필요할 수 있습니다. astype 메소드를 통해 타입을 변환할 수 있습니다.

이 외에도 함께 가능한 기존 게시글을 추천해드릴 수 있습니다. 작업형2 모의문제2 게시글을 통해 유사한 문제를 해결한 방법에 대한 정보를 참고하실 수 있습니다.

이러한 단계를 통해 NaN 관련 오류를 해결하고 통해 문제를 더 잘 이해할 수 있습니다. 데이터의 품질을 높이면 모델의 성능도 향상됩니다.

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