타겟데이터 분류 순서
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작성한 질문수 2
타겟데이터 분류는 원핫인코딩이랑 레이블 인코딩 두 가지 모두에서 하는 것 맞나요?
타겟데이터 분류는 인코딩 전에 해도 상관없나요?
답변 2
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분류라는 표현이 조금 헷갈리는데 분리를 말하는거죠?
target = train.pop('타겟') 로 이해하고 설명하면
네 모든 작업형2에서 진행해 주세요, 인코딩 전에 하면 됩니다 🙂
전처리 시 가장 먼저 진행해 주세요
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. lisajimin님.
타겟데이터 분류와 인코딩 관련하여 다음과 같이 답변드리겠습니다.
타겟데이터 분류 방법:
- 일반적으로 타겟 데이터는 원핫인코딩이나 레이블 인코딩 방식을 선택해 변환하게 됩니다. 두 가지 모두를 사용하는 것이 아니라, 문제의 유형과 데이터의 특성에 따라 적절한 방법 하나를 선택하시면 됩니다. 일반적으로 다중 클래스 분류에서는 원핫인코딩을 사용하고, 이진 분류에서는 레이블 인코딩을 많이 사용합니다.
- 일반적으로 타겟 데이터는 원핫인코딩이나 레이블 인코딩 방식을 선택해 변환하게 됩니다. 두 가지 모두를 사용하는 것이 아니라, 문제의 유형과 데이터의 특성에 따라 적절한 방법 하나를 선택하시면 됩니다. 일반적으로 다중 클래스 분류에서는 원핫인코딩을 사용하고, 이진 분류에서는 레이블 인코딩을 많이 사용합니다.
타겟데이터 분류 시점:
- 타겟 데이터의 추출과 분류는 인코딩 전에 수행하는 것이 바람직합니다. 타겟은 모델이 예측할 대상이므로, 입력 데이터 전처리 과정과 혼합되지 않도록 분리하는 것이 중요합니다. 따라서
target = train.pop('타겟')같은 방식으로 타겟 데이터를 먼저 추출한 후 인코딩 및 다른 전처리 작업을 진행하는 것이 좋습니다.
- 타겟 데이터의 추출과 분류는 인코딩 전에 수행하는 것이 바람직합니다. 타겟은 모델이 예측할 대상이므로, 입력 데이터 전처리 과정과 혼합되지 않도록 분리하는 것이 중요합니다. 따라서
관련하여 이전에 유사한 답변(한가지 방법으로 작업형 2 풀기 질문)이 있으니, 참고하시면 도움이 될 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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