ID 전처리 이유
train = train.drop('CLIENTNUM', axis=1)
test_id = test.pop('CLIENTNUM')
id에 대해 드랍을 하는 이유가 무엇인가요?
Answer 2
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일반적으로는 모든 값이 다를 경우 큰 의미가 없어 제외합니다.
다만 삭제하지 않더라도 모델이 중요도를 낮게 생각합니다. 따라서 결론
ID가 숫자일 때는 그냥 그대로 두고 진행하시죠!!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. rosana8831님.
id 컬럼을 드랍하는 이유에 대해 설명드리겠습니다.
ID 컬럼의 역할:
ID또는CLIENTNUM과 같은 컬럼은 각 데이터 행을 식별하기 위한 고유 식별자입니다. 이러한 식별자는 모델의 예측 성능 향상에는 직접적으로 기여하지 않기 때문에, 데이터 전처리 과정에서 제거하는 것이 일반적입니다.모델의 학습 효율성: ID 컬럼은 모든 행이 고유한 값을 가지므로, 모델의 학습에 기여하지 않고 오히려 노이즈로 작용할 수 있습니다. 불필요한 변수를 제거하여 모델의 복잡성을 줄이고 더 효율적인 학습을 유도할 수 있습니다.
리소스 관리: ID 컬럼을 제거하면 데이터의 차원이 줄어들어, 처리 속도가 빨라지고 리소스를 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
이와 관련하여 다음의 링크에서 추가 정보를 확인하실 수 있습니다:
- 데이터 분리 방법에 대한 더 많은 설명
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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