2유형 원핫인코딩 오류
시험환경 프로그램에서 2유형 인코딩을 하는데 오류가 뜹니다. 보니까 인코딩 전에는 train, test 컬럼 수가 같았는데 인코딩 후에는 train 컬럼 수가 하나 더 많습니다.
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)
를 사용했습니다
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. qkrtjdals418님.
원핫 인코딩 과정에서 train과 test 데이터셋의 컬럼 수가 불일치하는 문제는 테스트 데이터셋에 없는 카테고리가 train 데이터셋에 추가되거나 그 반대의 경우로 인해 발생할 수 있습니다. 이 경우, 두 데이터셋에서 각각의 카테고리에 따른 컬럼이 일치하지 않아 문제가 생기게 됩니다.
이 문제를 해결하기 위한 일반적인 방법은 다음과 같습니다:
- 데이터 결합 후 인코딩:
train과test데이터를 먼저 하나의 데이터프레임으로 결합합니다. 그런 다음, 결합된 데이터를 기준으로 원핫 인코딩을 수행한 후, 다시 train과 test로 분리합니다. 이렇게 하면 두 데이터셋이 동일한 컬럼 수를 유지하게 됩니다.
이 방법을 구현한 코드를 예시로 들면 다음과 같습니다:
# 데이터 결합
all_data = pd.concat([train, test], sort=False)
# 원핫 인코딩
all_data = pd.get_dummies(all_data)
# 다시 분할
train = all_data[:len(train)]
test = all_data[len(train):]
이 방법을 사용하면 모든 범주가 인코딩 과정을 거치며, train과 test 데이터의 컬럼 불일치 문제를 해결할 수 있습니다.
관련된 유사 질문들 링크도 참고하실 수 있습니다:
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.
수강 연장 가능 여부 문의
0
11
1
강의 구매했는데 교재 필수일까요
0
14
2
수강기간 연장 가부 문의드립니다.
0
16
2
수강기간 연장이 가능한지 양해를 구하며 문의를 드립니다.
0
23
2
작업형2 모의문제2에서 drop이랑 인코딩
0
25
2
인코딩을 다 꼭 해봐야하는지
0
33
2
안녕하세요? 강사님 질문있습니다.(인코딩관련)
0
57
2
이진분류에서 양성 클래스가 0일 때 평가 방법
0
46
2
원핫인코딩 전 train과 test 병합여부
0
50
2
수강기간 연장
0
68
2
29강 작업2형의 이상치 처리
0
64
2
수강기간 연장 문의드립니다!
0
65
2
9월에 실기출제기준 개정내역에 신설된부분
0
55
1
작업형2 모의문제2 결과값 관련 문의드립니다.
0
66
2
12회차 시험 실패 후 13회 도전 예정입니다.
0
55
1
random_state 값
0
72
2
강의 연장 문의 드립니다.
0
66
2
강의 연장 문의
0
61
2
오징어게임
0
69
1
object 컬럼이 여러 개인 경우 인코딩 전처리 방법
1
49
2
데이터 전처리 순서 관련
0
64
2
작업형2 모의문제 데이터 불러오기
0
62
2
강의 연장 부탁드립니다!
0
67
2
수강기간 연장 문의드립니다!
0
65
2