작업형 2유형 원핫 인코딩 수행 후
작업형 2유형 원핫인코딩 수행 후 훈련 데이터와 테스트데이터의 컬럼수가 안맞아서 컬럼 갯수가 적은 데이터 기준으로 컬럼 순서와 갯수를 맞춰주고 모델을 학습시키는데 상관 없을까요??(분류문제)
답변 3
1
문제는 없을 것 같아요.
다만 이방식으로 했을 때 만약에 중요 피처(원핫인코딩 후 특정 카테고리)가 삭제된다면? 이란 생각이 드네요~
import pandas as pd
# 예제 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
dftest = pd.DataFrame({
'B': [10, 11, 12],
'C': [13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18]
})
# 두 데이터프레임의 컬럼 교집합을 구함
common_columns = df.columns.intersection(dftest.columns)
# 교집합에 해당하는 컬럼만 선택하여 데이터프레임 재구성
df = df[common_columns]
dftest = dftest[common_columns]
print("df:")
print(df)
print("dftest:")
print(dftest)결과
프로세스가 시작되었습니다.(입력값을 직접 입력해 주세요)
> df:
B C
0 4 7
1 5 8
2 6 9
dftest:
B C
0 10 13
1 11 14
2 12 15
프로세스가 종료되었습니다.
0
cond = df.columns.intersection(dftest.columns)
df = df[cond]
dftest = dftest[cond]
print(df.shape, dftest.shape)
위 코드로 보통 수행합니다
작업형2 카테고리
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