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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

8회 기출유형(작업형2)

기출 8회 작업형2 질문

해결된 질문

47

Jin

작성한 질문수 22

0

스크린샷 2025-11-26 121639.png.webp

공지를 확인하였는데 궁금한 점이 있어 질문드립니다.

기출에서 컬럼을 삭제하는 경우가 없다 하셨는데 혹시 기출 8회에서도 컬럼 삭제 없이 문제를 풀 수가 있나요?

저는 아무리 해봐도 customerID 컬럼을 삭제하지 않으면 인코딩이 안 되어서요 ㅜㅜ 혹시 저는 원핫인코딩 하나로 밀고 나가고 있는데 공지는 레이블인코딩으로 진행하는 상황 기준인 걸까요..?

감사합니다.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

네 풀 수 있었습니다.!!

기출이 너무 평이해서 조금 어렵게 만들어 놨어요!

 

customerID은 삭제가 필요합니다.

레이블 인코딩도 그냥은 안되고 합쳐서 해야 가능한데 의미가 없습니다.

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Jin님.

기출에서 컬럼 삭제 없이 문제 해결이 가능한지에 대한 질문을 주셨네요. 일반적으로 기출문제는 시험 환경을 기준으로 제공되며, 필요한 경우에만 컬럼 삭제가 이루어지도록 설계됩니다. 이 과정에서 중요한 점은 데이터 분석에 필요한 부분만 남기고 과적합을 방지하는 것입니다.

컬럼 삭제 관련 방법

  1. 필요 없는 고유 식별자 제거: customerID와 같은 고유 식별자는 모델 학습에 직접적으로 사용되지 않으므로, 인코딩 과정에서 삭제하는 것이 일반적입니다. 이는 예측의 정확성을 높이고 모델의 복잡성을 줄이는 데 유리합니다.

  2. 인코딩 방법의 선택: 원핫인코딩과 레이블인코딩은 데이터 타입과 문제의 특성에 따라 선택하실 수 있습니다. customerID처럼 고유값이 많은 경우에는 그대로 인코딩하기보다는 식별용으로 유지하거나 제거하는 것이 나을 수 있습니다.

과거 기출문제와 차이점

기출 8회에서도 컬럼 삭제 없이 문제를 푸는 것이 가능하지만, 데이터의 성격과 특성에 따라 인코딩 방법을 적절히 선택해야 합니다. 원핫인코딩이 어려운 경우라면 레이블인코딩이 더 적절할 수 있으며, 이는 문제 상황에 따라 조정해 나가셔야 합니다.

아래에는 관련된 예제와 질문에 대한 참고 자료의 링크입니다:
- 작업형 2번 test 데이터 행 삭제에 관해 문의드립니다.

게시된 사례에서, 비슷한 전처리 과정에 대한 해답과 토론이 진행되었습니다. 이 자료를 통해 데이터 전처리 및 인코딩에 대한 보다 깊은 이해를 얻으실 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.

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