기출 8회 작업형 2
문제를
라벨인코딩이 아닌 원핫인코딩으로 풀고 싶은데,
챗 gpt 에 물어봤더니,
# 열 정렬/맞춤 필수 (시험 감점 포인트!)
train, test = train.align(test, join='left', axis=1, fill_value=0)
이 코드가 필수라고 해서요! 원핫인코딩을 할 떄는 항상 안전하게 이 코드를 작성해주면 좋을까요?
아니면 이 문제의 경우 특히 그런걸까요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shs4166님.
원핫 인코딩을 사용할 때 열 정렬과 맞춤은 매우 중요한 작업입니다. 특정 문제 상황에 따라 열 불일치 문제가 발생할 수 있기 때문에, 열을 정렬하고 맞추는 작업은 데이터의 일관성을 유지하는 데 필수적입니다. 이는 특히 train과 test 데이터셋이 다른 경우에 중요합니다.
align 메서드 사용:
train.align(test, join='left', axis=1, fill_value=0)코드는 데이터를 일관되게 만듭니다. 이 코드는 train 데이터프레임에 기준을 맞춰 컬럼을 정렬하고, test에는 있지만 train에는 없는 컬럼의 값을 0으로 채웁니다.원핫 인코딩의 특징: 원핫 인코딩은 각 카테고리 값을 이진 변수로 변환합니다. 따라서, train과 test 데이터셋의 컬럼 수가 불일치할 수 있고, 이로 인해 모델에 데이터를 제공할 때 오류가 발생할 수 있습니다.
항상 사용하는 것이 좋은 경우: 데이터셋이 정리되지 않았거나, 머신러닝 모델의 일관된 입력을 보장해야 하는 경우에는 이 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 특히 공공 데이터나 대규모 데이터의 경우 추가적인 열이 있을 수 있으므로 이 방법으로 정렬 및 맞춤을 해두면 안전합니다.
기존의 유사한 질문과 답변을 참조해보면 더 많은 정보와 의도를 파악하는 데 도움이 될 것입니다. 비슷한 주제로 논의된 질문들이 있어 공유드립니다:
이 방법을 이용하시면 데이터가 일관되게 준비되어, 모델의 결과 안정성을 높일 수 있습니다.
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.
뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?
0
28
1
강의 연장 문의
0
32
1
출력값 질문
0
31
2
수업노트가 어디에 있나요?
0
29
1
실기시험 제출관련
0
160
2
6.20 작업형 2 과적합
0
169
3
코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문
0
52
2
로지스틱회귀, 회귀
0
52
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
59
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
66
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
66
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
52
2
3번문제 등분산 가정
0
50
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
38
2
[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4
0
40
3
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
62
2
제2유형 질문입니다.
0
49
2
C()
0
44
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
53
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
63
1
ols
0
44
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
41
2
2유형 작성관련 질문
0
42
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
49
2