데이터 전처리 과정

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컬럼의 수만큼 유니크 수가 있을 때는 제거해도 됩니다.

그렇지만 제거하지 않아도 모델이 중요도를 낮게 생각하기에 제거하지 않아도 무방합니다.

(단, 숫자가 아니라 문자인 경우 인코딩이 필요하니 삭제가 더 편해요)

• 실제 시험에서 제거가 필요한 경우는 없었어요. 집중하진 않으셔도 될 것 같습니다

• 도메인을 알 수 없기에 제거를 쉽게 설명드리긴 어려운데 평가지표를 기준으로 좋은 방향으로 전처리 선택하시죠

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

봉준님의 질문에 대해 답변드리겠습니다. 데이터 전처리 과정에서 특정 컬럼을 제거하는 이유는 다양합니다. 주로 데이터의 품질 개선과 모델의 성능 최적화를 위해 데이터를 정제하는 과정을 거칩니다. 여기서 언급하신 내용 중 이름(name)과 호스트 아이디(host_id) 컬럼을 제거한 이유에 대해 설명드리겠습니다.

1. 이름(name)과 호스트 아이디(host_id) 제거 이유:

• 고유값 비중: name과 host_id는 각각의 데이터에 대해 고유한 값을 가지고 있습니다. 즉, 해당 컬럼의 유니크 값 수가 데이터 전체 수와 거의 비슷하여, 일반적으로 이러한 컬럼은 예측 모델에 의미 있는 정보를 제공하지 않는다고 판단됩니다.
  
• 유의미성 부족: 대부분의 경우, 이름과 ID 같은 고유 식별자는 특정한 패턴을 가지지 않아 분석할 때 중요한 피처로 사용되기 어렵습니다. 즉, 모델 학습에 있어서 구체적인 영향을 주지 않기 때문에 제거합니다.
  

2. 결측치 처리 및 컬럼 제거 기준:

• 수치적 값과 결측치 비율: 대규모 결측치를 보유한 컬럼은 제거하거나 결측치를 적절히 처리합니다. last_review와 같은 컬럼은 특정 데이터 분포 및 분석에 크게 기여하지 않는다고 판단되면 제거할 수 있습니다.
  
• 모델 성능 고려: 데이터 전처리의 궁극적인 목표는 분석의 정확성을 높이는 것입니다. 쓸모없는 데이터는 모델의 잡음을 만들 수 있어 사전에 제거합니다. 예를 들어, host_name처럼 데이터의 특성과 구체적인 영향 없이 중복된 내용을 포함한 컬럼도 제거 대상이 됩니다.
  

이와 같은 접근 방식은 빅데이터 분석기사 실기나 데이터 분석 프로젝트에서 자주 사용됩니다. 결론적으로 데이터 전처리 단계에서 각 컬럼의 특성과 분석 목표에 따라 제거 여부를 판단하는 것이 중요합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해 드릴 수 있습니다. 다음 링크들을 참조하세요:
- 결측치 처리 방법에 대한 이해
- 5-2 강의 내용 관련 질문

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