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ID 삭제는 굳이 왜 하는걸까요?
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삭제한 이유는 보통 모든 값이 다르면 의미가 없어 학습용으로 잘 사용하진 않아요!
그런데
id가 숫자면 굳이 하지 않아도 됩니다! 모델이 자동으로 중요도를 낮게 평가 합니다. 드랍없이 풀이하셔도 문제 없습니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 봉동개미님.
ID 값을 삭제하는 이유에 대해 알아보겠습니다.
ID 컬럼의 특성: 일반적으로 ID 컬럼은 각 데이터의 행을 고유하게 식별하기 위한 용도로 사용됩니다. 이 컬럼은 특별한 패턴이 없으며, 모델이 학습할 때 유의미한 정보를 제공하지 않습니다. 각 행이 고유한 값을 가지기 때문에 학습에 기여하지 않으며, 오히려 코드의 복잡도를 높일 수 있습니다.
모델의 효율성 향상: 머신러닝 모델은 불필요한 변수가 포함되면 그만큼 복잡도가 증가하며, 불필요한 운영 비용이 발생합니다. 특히, ID처럼 고유한 값으로 가득 찬 컬럼은 모델의 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다.
오버피팅 방지: ID와 같이 각 데이터가 서로 다른 값을 가지는 컬럼은 학습 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있으며, 오버피팅의 원인이 될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 이러한 컬럼을 제거하여 모델의 일반화를 돕습니다.
아래 링크를 통해 더 다양한 예시와 논의를 살펴보실 수 있습니다:
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