인프런 커뮤니티 질문&답변

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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.
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