합쳐서 원핫인코딩

Question

df=pd.concat([train, test]) df=pd.get_dummies(df) train=train.iloc[:len(train)] test=test.iloc[len(train):] print(train.shape, test.shape) print로 컬럼 수 일치하는지 반드시 확인이라고 햇는데 어떤 컬럼수가 어떤거랑 일치해야하는거죠?? 아 그리고 이렇게 분리를 다시 했으면 train_test_split 이 코딩은 더 안해도되나요? 이것도 또 해야하나요? X_tr, X_val, y_tr, y_val 이요

퇴근후딴짓 · Answer

train과 test의 컬럼수가 일치해야 합니다. train_test_split은 인코딩과 전혀 상관없는 함수입니다. 별개입니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 합격님 질문에 답변드리겠습니다. 1. 컬럼 수 일치 확인 원핫 인코딩을 사용하여 train 과 test 데이터를 합친 후, pd.get_dummies() 를 통해 범주형 변수를 인코딩하면 각 범주형 변수는 서로 다른 컬럼으로 변환됩니다. 문제는 train 과 test 데이터셋 간에 존재하던 범주형 값 중 한 쪽에만 있는 범주형 값이 있을 경우, 두 데이터셋의 컬럼 수가 불일치할 수 있다는 점입니다. 따라서 원핫 인코딩 후 각 데이터셋의 컬럼 수가 동일한지 확인해야 합니다. print(train.shape, test.shape) 를 통해 train과 test 데이터의 컬럼 수가 일치하는지 확인하고, 만약 컬럼 수가 다르다면 데이터 전처리에 오류가 있을 수도 있습니다. 2. train_test_split 다시 해야 하나요? train_test_split 은 모델 학습을 위한 검증 세트를 분할하는 과정입니다. pd.concat() 과 pd.get_dummies() 로 다시 데이터를 처리한 후 train 과 test 를 분리한 것이니, test 데이터는 모델 평가용 데이터로 남겨두고 싶으시다면 train 데이터에 대해서만 train_test_split 을 다시 수행하여 학습용(train)과 검증용(val)을 분리하는 것이 좋습니다. 즉, X_tr, X_val, y_tr, y_val 를 만드는 과정이 필요합니다. 여기서 X_tr 과 X_val 은 각각 학습 및 검증용 특징 행렬이며, y_tr 과 y_val 는 학습 및 검증용 타겟 벡터입니다. 관련된 기존 질문을 참조할 수 있는 링크는 다음과 같습니다: - 원핫 인코딩 후 데이터 분할에 대한 설명 - 데이터처리에 관한 문제 위의 게시물에서는 데이터 병합 후 원핫 인코딩 및 학습 데이터 분할 과정에서 주의해야 할 점들을 다루고 있습니다. 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.