inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기

concat 으로 합쳐서 인코딩하는건 실전에서 안하나요?

해결된 질문

93

후곰

작성한 질문수 1

0

유니크 확인하고 합쳐서 인코딩하고 인덱싱하는 방식은 어떨 때 사용하는 건가요?

첫 번째 문제는 확인 과정도 없는 거 같아서 헷갈리네요

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

기출에서는 다른경우가 없었어요!

그대로 풀어도 에러없이 처리되었습니다

EDA단계에서 특정 컬럼의 카테고리가 train과 test기 다를 때만 합쳐서 인코딩이 필요합니다 🙂

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Ryujin Win님께서 데이터 인코딩 시 concat을 사용하여 데이터를 합치는 방식에 대해 질문을 주셨군요.

실전 데이터 분석에서 concat을 사용하여 트레인과 테스트 데이터를 합쳐 인코딩하는 방법은 특정 상황에서 매우 유용하게 사용됩니다. 주로 다음과 같은 경우에 이 방법을 사용합니다:

  1. 데이터 범주 통일: 트레인과 테스트 데이터셋의 범주형 변수에 포함된 고유값이 다를 경우, 합쳐서 인코딩하면 모든 범주에 대해 동일한 기준으로 인코딩이 가능합니다. 이는 특히 원핫인코딩 시에 유용하며, 각 데이터셋 간의 일관성을 확보할 수 있습니다.

  2. 새로운 범주 처리: 테스트 데이터셋에만 존재하는 범주가 있을 때, 이를 사전에 인지하지 못하면 인코딩 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다. concat을 사용해 데이터를 합쳐 인코딩하면 이 문제를 방지할 수 있습니다.

  3. 에러 방지: 인코딩 시 발생할 수 있는 오류를 최소화하기 위해, 데이터셋의 범주형 변수를 사전에 확인하고 합쳐 처리하는 것이 실수를 줄일 수 있습니다.

다만 이러한 방법은 반드시 사용되는 것은 아닙니다. 어떤 분석에서는 별도로 인코딩할 수 있으며, 이 경우 범주형 변수가 각 데이터셋에 동일하게 있는지 확인해야 합니다.

추가로 도움이 될 만한 관련 질문과 답변을 소개합니다:
- 작업형2에 대한 질문입니다.
- 인코딩 에러 질문

이 링크들을 참고하여 각 상황에 맞는 인코딩 방식을 잘 선택하시기 바랍니다.

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.

수강 연장 문의드립니다.

0

33

2

강의 연장 문의

0

36

2

수강 신청 연장 문의드립니다.

0

49

2

작업형 1번문제... 환경관련

0

32

2

12회 기출은 언제 업데이트 될까요??

0

42

2

8/6 작성한 연장문의 질문글에 대한 재요청

0

40

2

수강기간 연장 문의

0

42

2

수강기간 연장문의

0

37

2

수강기간 연장 요청 문의드립니다

0

38

2

수강 기간 연장 문의

0

47

2

수강연장 가능 문의 (기간 약 한달반)

0

60

2

수강기간 연장 가능할까요 선생님

0

74

2

Section15. 수업에 사용하는 데이터 주소가 다 보이지 않아서 실습을 위한 데이터를 다운 받지 못하고 있습니다.

0

56

3

수강연장요청 문의

0

94

2

아무래도 다음 시험 연장은 어렵겠죠?

0

112

2

빅분기 12회 결과 관련 문의

0

114

1

책이랑 강의랑 순서나 예제가 다른것 같네요

0

84

2

수강연장 문의

0

107

2

재검토 요청 방법 좀 알려주셔요...-.-;;

0

109

2

12회 실기 질문(작업형 2)

0

95

2

뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?

0

68

1

강의 연장 문의

0

101

2

출력값 질문

0

75

2

수업노트가 어디에 있나요?

0

64

1