작업형2에서 pop 함수
train = train.drop['ID']
target = train.pop['target']
test_ID = test.pop['ID']
작업형2에서 위의 코드들을 쓰시는데, 정확히 이 코드들은 어느 단계에서 쓰는걸까요?
1) 피처 엔지니어링 전
2) 피처 엔지니어링 후, train / validation 데이터 분리 전
답변 1
0
모두 데이터 전처리 단계에서 진행해야 하므로 train / validation 데이터 분리 전에 필요합니다.
아래 두 코드는
ID가 범주형이면 반드시 필요함. "원핫인코딩"전에 실행
ID가 숫자면 "스케일링" 전에 실행
결론: 데이터 전처리에서 가장 먼저 실행
train = train.drop['ID']
test_ID = test.pop['ID']
타겟
범주형일 때 "원핫인코딩"전에 실행
수치형일 때 "스케일링" 전에 실행
target = train.pop['target']
결과적으로 모두 원핫인코딩 또는 스케일일에서 값이 변경되지 않도록 전에 처리하면 좋을 것 같아요!
추가로 ID가 숫자면 그냥 둬도 모델에서 중요도를 알아서 낮게 잡고 학습합니다.
1유형 강의 다 나간 후 어떻게 할까요?
0
15
1
점수차가 많이 나는데 따로 하신게 있으신가요?
0
10
1
작업형1 모의문제 4번에 3)문제 질문
0
21
2
이상치 전처리 작업
0
25
2
평가결과값 문의
0
29
2
시계열 데이터 날짜와 시간 format
0
35
2
평가지표 F1 스코어 질문드립니다.
0
27
2
작업형 2 기출7회분에서
0
38
2
작업형2 모의문제1 (30강)
0
34
2
수강 기간 연장 문의 드립니다.
0
42
2
수강 계획과 관련해 문의 드립니다.
0
30
2
작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?
0
50
2
작업형 1 -연습문제 4-6
0
38
2
작업형 1 유형 부분
0
42
2
작업형 1 (삭제예정, 구 버전)
0
51
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
38
2
2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩
0
37
3
수강기간 연장 문의드립니다.
0
44
2
인덱스 슬라이싱
0
37
2
질문 드립니다.
0
50
2
강의 내용 관련 질문드립니다~
0
46
2
수강 연장 문의
0
63
2
강의자료 일괄 다운로드
0
62
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
48
2





