원핫인코딩 pd.concat하는 경우

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Michael RU님.

조금 더 구체적으로 말씀드리면, train 데이터와 test 데이터의 object 컬럼에서 고유값(unique 값)의 개수가 다를 경우, 원-핫 인코딩을 할 때 각 데이터셋의 열(column) 수가 달라지는 문제가 발생할 수 있습니다. 이것은 머신러닝 모델에 사용할 때 오류로 이어질 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 흔히 사용되는 방법 중 하나는 말씀하신 대로 pd.concat을 통해 train과 test 데이터를 결합한 후, pd.get_dummies를 사용하여 원-핫 인코딩을 진행하는 것입니다. 이렇게 하면 새로운 데이터셋에 대해 동일한 열을 생성할 수 있으며, 이후 다시 train과 test로 분리합니다.

알고리즘의 일반적인 과정은 다음과 같습니다:

Train과 Test 데이터를 결합:
”`python
import pandas as pd

combined = pd.concat([train, test], axis=0)


2. 결합된 데이터에 대해 원-핫 인코딩:
   ```python
   combined_encoded = pd.get_dummies(combined)

원래의 Train과 Test 데이터로 분리:


train_encoded = combined_encoded.iloc[:len(train)]
test_encoded = combined_encoded.iloc[len(train):]

이 방법을 사용하면, train과 test 각각에 대해 동일한 열을 보장할 수 있어 데이터 불일치로 인한 오류를 피할 수 있습니다. 하지만, 주의해야 할 점은 데이터의 순서가 변하지 않도록 하는 것이며, 인덱스나 기타 데이터를 기반으로 재정렬하면 안 된다는 점입니다.

위 과정 중 참고할 내용이 있다면 아래 게시물을 확인해보세요:
- 데이터 전처리와 원핫 인코딩
- 라벨 인코딩과 비교

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