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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[작업형2] 연습문제 섹션 1

[작업형2] 연습문제 섹션 1

해결된 질문

67

작성자 없음

작성한 질문수 0

0

인코딩하지 않고 분할로 바로 넘어간 이유를 설명해주세요.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 3

0

rurim

오브젝트 카테고리가 동일한지 알아보려고 set이용하는것과 nunique()로 알아보는게 다른가요? nuique()로 동일한 숫자가 나오면 카테고리가 동일하다고 볼수 없나요?

 

0

퇴근후딴짓

인코딩은 문자 데이터를 숫자로 변경하는 것인데

데이터를 보면 문자가 없습니다 🙂

 

문자가 있는데 건너뛰면 에러 발생합니다

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. rurim님.

질문하신 “인코딩하지 않고 분할로 바로 넘어간 이유”에 대해 설명 드리겠습니다. 인코딩을 하지 않더라도 데이터셋의 특성과 문제의 요구 조건에 따라 적절하게 처리할 수 있기 때문입니다.

  • 데이터 분할과 인코딩의 역할: 데이터셋을 train, validation, test로 분할하는 과정은 모델을 학습하고 검증하기 위해 필수적인 단계입니다. 인코딩은 주로 기계 학습 알고리즘이 데이터를 이해할 수 있도록 카테고리형 데이터를 수치형으로 변환하는 과정입니다.

  • 인코딩 생략이 가능한 경우: 만약 데이터셋에 카테고리형 변수가 없거나, 모델 학습에 크게 영향을 미치지 않는 경우, 또는 모델이 수치형 데이터만 필요로 할 때는 인코딩 과정을 생략하고 바로 분할할 수 있습니다.

  • 모델의 유연성: 일부 머신러닝 모델은 카테고리형 데이터를 직접 처리할 수 있도록 설계된 경우도 있습니다. 이럴 때도 별도의 인코딩 없이 바로 분할 후 학습에 사용할 수 있습니다.

관련 질문 및 답변을 참고하시면 추가적인 이해에 도움이 되실 것입니다. 아래는 유사 질문에 대한 설명이 포함된 링크들입니다:

  1. 데이터 인코딩을 언제 해야 하나요?
  2. 인코딩과 데이터 분할의 차이

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.

11회 기출 유형(작업형1) 2번 정답

0

7

1

f1 score 질문

0

6

1

10회 작업형 2 인코딩 질의

0

6

1

53번 강의에서 갑자기 수업노트가 없어졌습니다.

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11

2

28:19 roc_auc이유

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15

2

수강연장문의

0

15

2

전체적인 머신러닝 순서

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10

1

빅분기 실기 유형2질문

0

15

1

ID 전처리 이유

0

28

2

데이터제공

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23

2

예시문제 작업형3 꼬리질문2번

0

15

1

데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이

0

19

2

작업형 2 제출방

0

19

2

인코딩 스케일링 순서

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20

2

실제 시험에서도 공식을 문제에서 주는지

0

20

2

수강 연장 문의

0

17

2

작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ

0

22

1

14강 "" 사용 관련 질문

0

22

2

캐글 제출 점수

0

26

2

기출 마무리 방법

0

50

2

빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의

0

33

6

데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2

0

29

2

단일표본검정, 샤피로검정, 윌콕슨검정

0

38

2

강의자료 다운로드 여부

0

39

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