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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

4회 기출 유형(작업형2)

전처리 관련 문의

해결된 질문

46

ryj0330

작성한 질문수 4

0

전처리 과정에서 꼭 ID 칼럼을 train과 test 둘다 제거해야하는건가요? 그대로 진행하면 안되는건지 여쭤보고 싶습니다.

python 머신러닝 빅데이터 pandas

답변 2

0

퇴근후딴짓

숫자면 그대로 둬도 괜찮습니다 ! 두시죠!!

참고 : https://inf.run/QpaZF

0

인프런 AI 인턴

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.
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

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f1 score 질문

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10회 작업형 2 인코딩 질의

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53번 강의에서 갑자기 수업노트가 없어졌습니다.

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수강연장문의

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ID 전처리 이유

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데이터제공

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예시문제 작업형3 꼬리질문2번

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데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이

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작업형 2 제출방

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인코딩 스케일링 순서

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실제 시험에서도 공식을 문제에서 주는지

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수강 연장 문의

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작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ

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