인프런 커뮤니티 질문&답변

네 ~ 답변드리겠습니다.

MinMaxScaler는 2차원 배열을 입력으로 받아야 합니다.

그런데 x_tr, x_val, test2가 1차원 배열(시리즈)이어서 에러가 발생하는 것 같습니다.

다음과 같이 수정해보시기 바랍니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()

# 2차원으로 변환 후 스케일링

x_tr_scaled = scaler.fit_transform(x_tr.values.reshape(-1, 1))

x_val_scaled = scaler.transform(x_val.values.reshape(-1, 1))

test2_scaled = scaler.transform(test2.values.reshape(-1, 1))

# 필요하면 다시 1차원으로

x_tr_scaled = x_tr_scaled.flatten()

x_val_scaled = x_val_scaled.flatten()

test2_scaled = test2_scaled.flatten()

여기서 중요한 점은:

1. reshape(-1, 1)로 1차원을 2차원으로 변환해야 합니다.

2.학습 데이터(x_tr)는 fit_transform()을 사용하고,

3.검증/테스트 데이터는 transform()만 사용합니다.

이렇게 해야 데이터 누수를 방지할 수 있습니다.

안되시면 말씀해주세요.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. beassles7님께서 원핫인코딩 이후 발생하는 칼럼 불일치 문제와 정규화에 대해 질문해 주셨습니다.

칼럼 불일치 문제 해결 방법

원핫인코딩을 통해 새로운 더미 칼럼이 생성되면, 훈련 데이터와 테스트 데이터의 칼럼 구성이 서로 다를 수 있습니다. 이를 해결하려면 두 데이터 프레임에서 동일한 컬럼 구성을 가져야 합니다. 방법은 다음과 같습니다:

1. 모든 가능한 카테고리를 훈련 데이터에서 추출하고, 테스트 데이터에서 누락된 카테고리에 대해 더미 변수를 추가합니다. 이렇게 하면 두 데이터셋의 컬럼 수가 일치하게 됩니다.

2. pandas의 get_dummies 함수에서 dummy_na=True 옵션을 사용해 두 데이터셋이 동일한 추가 컬럼을 가지도록 처리할 수 있습니다.

3. pandas의 reindex 메소드를 사용하여 훈련 데이터와 동일한 컬럼을 테스트 데이터에서 유지하되, 누락된 컬럼은 0으로 채우는 방식으로 해결할 수 있습니다:

   x_val = x_val.reindex(columns = x_tr.columns, fill_value=0)
   

원핫인코딩 후 정규화 필요성

원핫인코딩 결과는 0이나 1으로 이미 스케일이 제한되어 있어 추가적인 정규화는 필요하지 않습니다. 일반적으로 정규화는 명목형 데이터를 제외한 수치형 데이터에 적용하는 것이 적절합니다.

정리하자면, 원핫인코딩 이후에 정규화를 하지 않아도 무방하며, 데이터 프레임 간 칼럼 불일치를 해결하는 방법을 따른 경우 오류를 없앨 수 있습니다.

관련 게시물로 더 많은 도움이 필요하시다면, 아래 URL을 참조하세요:
- “원핫인코딩 및 스케일링 문제 해결”

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