인프런 커뮤니티 질문&답변

질문이 무엇일까요??

작성한 코드는 train데이터가 4000개가 맞다면

문제 없어 보입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jijiji18님.

작성하신 코드에서 “라벨 인코딩” 및 데이터셋 병합과 관련된 부분을 중심으로 몇 가지 점검 사항을 공유드릴게요.

주의할 점 및 개선사항:

1. 데이터셋 병합 및 분할:

   • train과 test 데이터프레임을 먼저 병합한 다음, 전체 데이터에 대해 라벨 인코딩을 수행하고 다시 train과 test로 분할하는 것은 일반적인 접근 방식입니다. 주의할 점은 train 데이터의 크기를 정확하게 확인한 후 분할해야 한다는 것입니다.
     

2. 라벨 인코더 재사용:

   • LabelEncoder는 특정 데이터셋에 fit된 이후 다른 데이터셋에 transform을 적용할 때 동일한 매핑을 가집니다. 병합된 데이터프레임에 대해 fit_transform을 사용하시면 이 부분은 문제가 되지 않습니다.
     

3. 컬럼별 인코딩:

   • 컬럼별로 인코딩을 진행할 때, 아래와 같이 for 문 안에서 LabelEncoder 인스턴스를 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])
   

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.
  

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