작업형2 모의문제2 updated 2026.10 질문
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작성한 질문수 1
칼럼이 오브젝트형인 경우 train과 test의 unique수가 다르면 데이터를 합쳐서 다시 나눈다고 배웠습니다. 그런데 작업형2 모의문제2 강의에서는 train데이터 neighbourhood칼럼의 unique수는 221개이고 test 데이터 neighbourhood칼럼의 unique수는 201개입니다. 데이터를 합치지 않고 그대로 전처리를 진행해도 칼럼 값이 왜 똑같이 나오는지 궁금합니다.
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. dlrjsckd10님.
train의 고유값 개수 221개와 test의 고유값 개수 201개가 다르더라도, 곧바로 서로 다른 카테고리가 있다는 뜻은 아닙니다. test의 201개 값이 모두 train에 포함되어 있고, train에만 있는 값이 20개라면 두 데이터의 고유값 개수는 달라도 test에 새로운 카테고리는 없는 상황입니다.
실제로 어떤 값이 서로 다른지 다음과 같이 확인할 수 있습니다.
train_values = set(train['neighbourhood'].dropna())
test_values = set(test['neighbourhood'].dropna())
print('test에만 있는 값:', test_values - train_values)
print('train에만 있는 값:', train_values - test_values)
test_values - train_values가 빈 집합이라면, test의 카테고리가 모두 train에 포함된 것입니다. 따라서 레이블 인코딩은 train에서 학습한 인코더를 test에 적용할 수 있습니다. 반면 원-핫 인코딩은 두 데이터의 열 구성을 일치시키는 과정이 필요할 수 있으므로, train과 test를 합쳐 인코딩한 뒤 다시 나누는 방법을 사용할 수 있습니다.
비슷한 질문과 강사님의 답변은 아래 게시글에서 확인하실 수 있습니다.
- 작업형2 모의고사 2 질문 —
neighbourhood의 train/test 카테고리 처리와 concat에 관한 답변입니다.
- 강사님! 원-핫 인코딩 사용할때 궁금한게 있어요! — 고유값이 서로 다를 때의 확인 방법과 train/test를 합쳐 인코딩하는 방법을 다룹니다.
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.
카이제곱 독립성검정 질문합니다.
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