작업형2 전처리 질문
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작성자 없음
cols = [ '지역', '작물종류', '토양유형', '등급']
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
df= pd.concat([train,test])
for i in cols:
df[i] =le.fit_transform(df[i])
train = df.iloc[:4000]
test = df.iloc[4000:]
print(train.shape, test.shape)답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jijiji18님.
작성하신 코드에서 “라벨 인코딩” 및 데이터셋 병합과 관련된 부분을 중심으로 몇 가지 점검 사항을 공유드릴게요.
주의할 점 및 개선사항:
데이터셋 병합 및 분할:
train과test데이터프레임을 먼저 병합한 다음, 전체 데이터에 대해 라벨 인코딩을 수행하고 다시train과test로 분할하는 것은 일반적인 접근 방식입니다. 주의할 점은train데이터의 크기를 정확하게 확인한 후 분할해야 한다는 것입니다.
라벨 인코더 재사용:
LabelEncoder는 특정 데이터셋에fit된 이후 다른 데이터셋에transform을 적용할 때 동일한 매핑을 가집니다. 병합된 데이터프레임에 대해fit_transform을 사용하시면 이 부분은 문제가 되지 않습니다.
컬럼별 인코딩:
- 컬럼별로 인코딩을 진행할 때, 아래와 같이
for문 안에서LabelEncoder인스턴스를 새로 생성해주는 방법도 있습니다. 이 경우 매 컬럼마다 새로운 인코더 객체가 생성되므로 각 컬럼에 대한 독립된 변환이 이루어질 수 있습니다.
for col in cols: le = LabelEncoder() df[col] = le.fit_transform(df[col])- 컬럼별로 인코딩을 진행할 때, 아래와 같이
유사한 질문 참조
- 6회 작업형2 라벨인코딩: 라벨 인코딩 시 발생할 수 있는 오류와 해결 방법에 대한 설명이 이 게시글에서 다뤄지고 있습니다.
- 레이블 인코딩관련: 데이터 인코딩에 따른 결과 확인 방법과 실행 시 주의해야 할 점에 대한 정보 제공.
제가 제공한 정보가 도움이 되셨기를 바라며, 데이터 전처리에 있어서 추가적인 어려움이나 궁금한 점이 있다면 언제든지 다시 질문해 주세요. 지식공유자님께서도 선생님의 질문에 신속히 응답해 주실 것입니다.
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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