target pop 관련

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 임지오님.

데이터 전처리에서 target을 pop으로 분리하는 시점에 대해 질문 주셨군요. target 변수가 범주형(object)일 경우와 수치형(int)일 경우 이렇게 접근할 수 있습니다:

범주형 데이터(object):
- 인코딩 전 pop 적용: 타겟 변수가 범주형 데이터인 경우, 인코딩 전 단계에서 pop을 통해 데이터를 분리하는 것이 좋습니다. 이는 타겟 변수가 모델 학습에 포함되지 않도록 하기 위한 것입니다. 일반적으로 타겟 변수를 분리한 후, 각각의 독립 변수에 대해 인코딩을 진행합니다. 이렇게 하면 타겟 변수의 데이터가 불필요하게 변환되지 않아 추후 평가나 해석 시 혼란을 줄일 수 있습니다.
수치형 데이터(int):
- 전처리 후 pop 적용: 타겟 변수가 이미 수치형이라면, 대개 별도의 인코딩이 필요하지 않기 때문에, 데이터에 대한 전처리가 끝난 뒤 pop을 통해 타겟을 분리하는 것이 가능합니다. 그러나 일반적인 관행으로 전처리 시작 전 타겟 변수를 분리해 두는 것이 관리 및 코드 가독성 측면에서 더 권장됩니다.

관련해서 유사한 답변들이 있는데, 작업형 2 고민끝에 정리하여 질문드립니다.에서는 전처리 과정에서 타겟 변수의 처리 위치 및 범주형 데이터 인코딩 방식에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 이 답변은 데이터 전처리를 어떤 순서로 진행해야 할지에 대한 가이드를 제공하며, 효율적인 데이터 전처리를 도와줄 것입니다.

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