object형 컬럼 카테고리 비교

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. audreyjy님께서 질문하신 내용에 대해 답변드리겠습니다.

train과 test 데이터의 범주형 컬럼을 비교할 때 unique 값의 차이가 있다면, 이를 무시하고 단순히 concat으로 합쳐서 레이블 인코딩 후 분리하는 것도 실무에서 종종 사용할 수 있는 방법입니다. 다만, 각 방법의 차이점과 주의할 점을 인지하고 사용하는 것이 중요합니다.

Concat 후 레이블 인코딩: 두 데이터셋을 합쳐서 한번에 카테고리를 인코딩하면, train과 test에서 동일한 기준으로 인코딩이 적용되어 차원이 일치하게 됩니다. 이는 특히 카테고리가 많은 경우 유용하게 사용될 수 있습니다.
주의점: 이 방법을 사용할 때 주의할 점은, 예기치 않은 카테고리 값이 섞여 들어가면 train 데이터에 존재하지 않는 test 데이터의 카테고리에 대해 오류가 발생할 수 있다는 것입니다. 데이터의 특성을 잘 이해하고 있거나, 예기치 않은 카테고리 값이 유입되지 않을 것이 확실한 경우에 사용하시길 권장합니다.
카테고리 비교의 필요성: 두 데이터셋의 고유값을 비교하여 실제로 사용할지를 결정하는 것은 데이터 분석 단계에서 중요한 역할을 합니다. 만약 데이터 일정 부분이라도 고유값이 크게 차이 난다면, 이런 차이를 확인하고 데이터의 특성에 맞게 처리하는 것이 더 나은 결과를 만들어 낼 수 있습니다.

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EDA 카테고리 비교 질문에서는 카테고리 비교의 중요성과 그 목적에 대해 얘기합니다.
라벨 인코딩과 비교에서는 라벨 인코딩의 활용 방법에 대한 설명을 볼 수 있습니다.

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