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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

타겟 분리

해결된 질문

28

작성자 없음

작성한 질문수 0

0

결측치 처리 전에 타겟 변수를 먼저 분리한 후에 결측치 처리를 해야하나요?

저번엔 결측치 처리 전에 무조건 타겟변수를 먼저 분리하라고 하셨는데,

이번에는 분리를 따로 안하셔서요.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

질문에 강의가 연결이 안되어 있고 일반 질문인데 혹시 어떤 강의에서 일까요?

우선 결론부터 말씀드리면 나중에 분리해도 괜찮으나 실수하시는 분들이 많아

타겟변수를 먼저 분리하라고 권장하고 있습니다.!! 화이팅!!


0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. aa님께서 데이터 전처리에서 결측치 처리와 타겟 변수 분리에 대해 궁금한 점을 남겨주셨군요. 관련된 정보를 제공하겠습니다.

  1. 타겟 분리의 기본 개념: 일반적으로 타겟 변수를 먼저 분리하는 이유는, 전처리 과정에서 타겟 변수가 기계 학습 모델의 예측에 영향을 미치지 않도록 하기 위함입니다. 타겟 컬럼에 결측치를 대체하거나 변경하게 되면 모델 학습 시 혼란을 초래할 수 있으며, 타겟 데이터는 변하지 않는 원본 상태로 유지하는 것이 좋습니다.

  2. 결측치 처리 과정: 결측치 처리 시 타겟을 이미 분리한 상태라면 피처 값들에 대해서만 결측치를 다루게 됩니다. 이는 모델 학습 시 타겟 값이 다른 피처의 결측치 처리에 영향을 미치지 않도록 설계하는 데 유리합니다.

관련된 유사한 질문 답변을 참고하시면 좀 더 깊이 있는 이해를 가지실 수 있습니다:
- 타겟 데이터 분리 후 원-핫 인코딩
- 데이터 전처리시 궁금점!

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.

캐글 제출 점수

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기출 마무리 방법

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빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의

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데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2

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강의자료 다운로드 여부

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문제에 첨부된 예시와 실제 출력된 샘플 비교

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원핫 인코딩 관련

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Id 삭제

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map 함수 사용 필수적인가요

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수강 기한 연장 문의드립니다.

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103강 작업2형 전처리(레이블인코딩 부분) 오류

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작업형1_section14 문의

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작업형1_연습문제 7번 관련입니다.

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