작업형 2 질문
3
작성한 질문수 3
작업형2를 할때 원-핫 인코딩이나 레이블인토딩을 진행해서 더 성능이 좋은 모델을 쓰고 있는데 강의에서 불균형일때 원-핫인코딩처럼 합쳣다가 푸는 방식으로 추천해주셨는데 레이블도 합쳤다가 푸는형식으로 해도 상관이 없는지? 와 안전하게 그냥 둘다 합쳐서 인코딩하는 방식으로 해도 상관없는지 궁금합니다!
답변 1
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
jinkss8077님께서 인코딩 방식과 관련하여 질문 주신 내용을 토대로 답변 드리겠습니다.
1. 원핫 인코딩과 레이블 인코딩의 병합
원핫 인코딩: train과 test 데이터를 합쳐서 인코딩하는 방식은 각 데이터셋에 존재하는 카테고리가 다르거나, 과도한 차원 증가를 방지하는 데 유리합니다. 이렇게 합치고 나누는 방식으로 하면 데이터 통합성과 일관성을 유지할 수 있습니다.
레이블 인코딩: 이는 주로 카테고리의 수가 적거나 순서가 있는 경우에 사용됩니다. 레이블 인코딩도 동일하게 데이터 통합성을 확보하기 위해 train과 test 데이터를 합쳐서 인코딩한 후 나누는 방법을 선택할 수 있습니다.
2. 안전하게 둘다 합쳐서 인코딩
- 원핫 인코딩과 레이블 인코딩 모두 데이터를 합쳤다가 나누는 방식을 사용해도 괜찮습니다. 특히, 데이터셋 간에 카테고리가 다르거나 불완전하게 겹치는 경우 이런 접근이 문제 해결에 더 나은 결과를 제공합니다.
관련 질문과 답변 참고
더 자세한 내용을 확인하시려면 아래의 유사한 질문에 대한 답변을 참고 부탁드립니다:
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.
작업형 2 템플릿 확인 요청
0
5
1
작업형2 인코딩 질문
0
18
2
작업형 3 벼락치기 공부방법 질문
0
24
2
기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부
0
29
2
예측값 결과 소수점 차이
0
25
2
기출 문제와 실전챌린지 연습문제 무엇부터 푸는게 나은가요?
0
30
1
전처리 train() test([ ])
0
20
2
작업형 1 배경지식 질문
0
27
2
옳게 풀은건지 질문드립니다!
0
20
1
roc_auc_score
0
29
2
추가질문 합니다
0
21
2
시험환경 구름
0
19
2
2유형 질문드려요
0
18
2
RandomForest vs lgb
0
26
2
전처리 관련질문
0
28
3
작업형3 기출
0
19
2
유형2에서 데이터분할 생략 가능여부
0
30
2
9회 기출 유형3 질문
0
21
2
lgb 기초편
0
20
2
괄호 사용
0
25
2
작업형 2 데이터 전처리 질문
0
23
1
11회 기출 유형 작업형1 문제 3-1
0
26
1
예시문제 작업형2 (ver2023) 질문입니다
0
21
2
Data type에 따른 처리
0
24
2