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train_copy 안할 경우 스케일링 코딩법
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아래 코드 안 쓸경우,
# 데이터를 매번 새롭게 불러오기 위해 함수로 제작 함
def get_data():
train_copy = train.copy()
test_copy = test.copy()
return train_copy, test_copy아래처럼 입력하면 되나요?
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
display(train[cols].head(2))
train[cols] = scaler.fit_transform(train[cols])
test[cols] = scaler.transform(test[cols])
display(train[cols].head(2))답변 2
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
khu0605님이 제공한 코드의 컨텍스트에서, 데이터를 복사하지 않고 직접적으로 스케일링을 적용하는 방식에 대해 문의주셨습니다.
원본 데이터에 직접적으로 스케일링을 적용할 때는, 특히 데이터 변형 후 결과를 비교하거나 데이터 리셋이 필요할 경우에 대비할 수 없으므로 주의가 필요합니다. 따라서, 데이터의 원본을 유지하는 것이 필요하지 않은 경우에도 종종 데이터를 복사하여 작업하는 습관을 가지는 것이 좋습니다.
제시하신 두 코드 블록 중:
데이터 복사를 사용하지 않는 코드:
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
display(train[cols].head(2))
train[cols] = scaler.fit_transform(train[cols])
test[cols] = scaler.transform(test[cols])
display(train[cols].head(2))
이 코드는 데이터의 원본을 변경하는 작업을 의미합니다. 스케일링이 필요한 작업에서는 이렇게 해도 동작하며, 결과가 잘 보존될 수 있습니다. 스케일링 이후의 변형된 데이터가 의도한 형태로 잘 변환되었는지 결과를 확인하는 것이 가능합니다.
주의사항:
- 데이터를 변경하기 전에, 데이터 분석이나 모델 학습 도중 원본 데이터를 참조하지 못해 문제가 발생할 수 있으니, 성능 평가 전 원본 데이터 복구가 필요한 경우 별도의 복사본을 유지하는 것이 좋습니다.
- 학습 데이터를 적절하게 변환하더라도 테스트 데이터에
fit_transform을 사용하는 대신transform을 사용해야 함에 주의하세요. 이는fit이 데이터 전체를 참조하는 것을 막음으로써 모델의 일반화된 성능 평가에 이점을 줍니다.
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