인프런 커뮤니티 질문&답변
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ryj0330님.
ID 컬럼은 일반적으로 고유 식별자로 사용되며, 모델의 학습에 직접적인 유용한 정보를 제공하지 않는 경우가 많습니다. 따라서 ID 컬럼을 전처리 시 제거하는 경우가 많습니다. 이는 모델의 복잡성을 줄이고, 불필요한 데이터로 인한 모델의 혼란을 방지하기 위함입니다.
ID 컬럼을 제거해야 하는 이유:
- 고유성: 모든 값이 서로 다른 경우 머신러닝 모델은 이 컬럼을 유의미하게 활용하지 못할 수 있습니다.
- 노이즈 감소: 필요 없는 특성을 제거함으로써 과적합을 줄이고, 성능을 개선할 수 있습니다.
- 정보성 부족: 예측할 타겟과의 직접적인 관계가 없는 경우가 대부분입니다.
그러나, 모든 경우에 무조건 삭제해야 하는 것은 아닙니다. 데이터에 따라 ID가 특정 패턴이나 그룹을 나타내는 경우에는 신중한 검토 후 남겨 둘 수 있습니다.
ID 컬럼을 남겨도 되는 경우:
- 특정 패턴이나 분류를 나타낼 수 있는 경우, 또는 데이터 탐색 과정에서 유의미한 정보로 사용할 수 있다면 남겨두는 것이 좋습니다.
관련해서 추가적인 정보는 Model Training without ID Columns 페이지에서 확인할 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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