현재 체험환경에 있는 작업형 2번 문제 데이터는 concat해서 풀어도 되나요?
물론 범주형 카테고리가 다른것도 확인은 했지만 그래도 concat하고 분할해도 무방한가요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님.
질문 주신 내용과 유사한 사례로, 범주형 데이터 인코딩 시 train과 test 데이터를 concat하여 병합한 후, 인코딩 처리 후 분할하여 사용해도 되는 경우에 대한 논의가 있습니다. 일반적으로, train과 test 데이터에 서로 다른 범주형 카테고리가 있을 가능성이 있어서 concat하여 인코딩하는 것이 안전한 방법 중 하나입니다. 이렇게 함으로써 카테고리를 인코딩할 때 발생할 수 있는 잠재적 오류를 방지할 수 있습니다.
관련된 유사한 질문에 대한 답변이 포함된 게시물을 소개해드립니다:
- 제 2회 기출 작업형 2번 문제 관련 질문입니다.: 여기에서는 데이터 병합(concat)을 통한 인코딩 절차가 문제 해결에 있어서 유효성과 안전성을 높여줄 수 있다는 내용이 다루어지고 있습니다.
추가적인 링크는 충분한 답변을 제공할 수 있습니다:
- Concatenate와 인코딩 관련하여 더 일반적인 질문: 여러 범주형 변수가 다를 때 concat을 통한 전체 인코딩이 효과적인 방안으로 논의됩니다.
기본적으로 범주형 컬럼 자체의 고유값이 서로 다를 수 있기 때문에, concat을 통한 인코딩이 일관성을 보장할 수 있습니다. 이는 특히 범주형 데이터의 인코딩 과정에서 빈번하게 발생할 수 있는 오류를 방지하기 위한 방법이며, 데이터의 변환하고 복원하는 과정에서 발생할 수 있는 문제를 예방하는 역할도 합니다.
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.
작업형1 강의 수강 완료 후..
0
6
0
작업형1 모의문제 4번에 3)문제 질문
0
15
2
이상치 전처리 작업
0
21
2
평가결과값 문의
0
27
2
시계열 데이터 날짜와 시간 format
0
31
2
평가지표 F1 스코어 질문드립니다.
0
24
2
작업형 2 기출7회분에서
0
36
2
작업형2 모의문제1 (30강)
0
34
2
수강 기간 연장 문의 드립니다.
0
41
2
수강 계획과 관련해 문의 드립니다.
0
28
2
작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?
0
50
2
작업형 1 -연습문제 4-6
0
38
2
작업형 1 유형 부분
0
42
2
작업형 1 (삭제예정, 구 버전)
0
51
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
38
2
2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩
0
37
3
수강기간 연장 문의드립니다.
0
44
2
인덱스 슬라이싱
0
37
2
질문 드립니다.
0
50
2
강의 내용 관련 질문드립니다~
0
46
2
수강 연장 문의
0
63
2
강의자료 일괄 다운로드
0
61
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
48
2
list 문제 질문드립니다~
0
38
2





