9회 작업형3 문제 1-1

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변수 명일 뿐입니다. 아무런 상관이 없습니다.

작업형1과 3은 df로 받을 때가 많고

작업형2는 주어진 데이터가 2개다 보니 train과 test로 변수명을 정해 통상 받습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이관형님.

질문 주신 두 가지 사항에 대해 설명드리겠습니다.

1. df와 train의 사용

• df와 train은 데이터프레임에 이름을 붙인 것뿐으로, 두 이름은 본질적으로 차이가 없습니다. 다만, 어떤 이름을 사용할지는 명확하게 구분하기 위해 사용하는 경우가 많습니다.
  
  • df: 일반적으로 데이터를 불러와서 초기 데이터프레임을 생성할 때 사용합니다.
    
  • train: 머신러닝에서 모델 훈련에 사용하는 훈련 데이터를 지정할 때 흔히 사용하는 변수명입니다.
    
• 따라서, 코드를 작성할 때 데이터의 역할을 명확하게 하기 위해 서로 다른 이름을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 데이터를 로드한 후 전처리를 하거나, train/test 데이터로 나누는 등의 작업을 할 때 이름을 정리해서 쓰면 혼동을 줄일 수 있습니다.
  

2. 회귀 분석에서 C() 적용

• C() 함수는 범주형 데이터를 명시적으로 처리하기 위해 사용됩니다. 범주형 변수를 더미 또는 인코딩 없이 회귀 분석 모델에 사용할 수 있도록 해줍니다.
  
• 회귀 분석에서 모든 독립 변수에 C()를 적용할 필요는 없으며, 범주형 변수에만 적용하면 됩니다. 모든 변수에 무작정 C()를 사용하면 불필요한 변수 변환으로 모델의 해석이 어려워질 수 있습니다.
  
• 범주형 변수가 어떤 것인지 명확하지 않다면, 각 변수의 데이터 타입을 점검하고 실제로 범주형으로 처리해야 하는 변수에만 C()를 사용하세요.
  

관련 질문과 자료

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• 회귀분석에서 범주형 변수 처리 방법 소개: 회귀 분석에서 범주형 변수를 처리하는 방법과 관련된 질문입니다.
  

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