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
강의 관련 질문
0
4
0
작업형 2 질문
0
4
2
강의 연장 관련하여 문의드립니다.
0
17
1
섹션7 자료 다운로드
0
17
2
작업형 1 연습문제 Section12
0
16
2
수강기간 연장 문의
0
29
1
안녕하세요, 혹시 수강기간 연장이 가능할까요?
0
28
2
판다스 강의자료는 어디서 받을 수 있나요?
0
26
2
작업형2 모의고사3 자료 업데이트 요청
0
34
4
수강 연장가능여부 문의드립니다!
0
38
2
수강기간 연장 문의드립니다!
0
35
2
최빈값
0
34
2
수강 가이드라인
0
29
2
수강 연장 가능 여부 문의
0
55
2
강의 구매했는데 교재 필수일까요
0
43
2
수강기간 연장 가부 문의드립니다.
0
41
2
수강기간 연장이 가능한지 양해를 구하며 문의를 드립니다.
0
43
2
작업형2 모의문제2에서 drop이랑 인코딩
0
51
3
인코딩을 다 꼭 해봐야하는지
0
51
2
안녕하세요? 강사님 질문있습니다.(인코딩관련)
0
62
2
이진분류에서 양성 클래스가 0일 때 평가 방법
0
46
2
원핫인코딩 전 train과 test 병합여부
0
51
2
수강기간 연장
0
72
2
29강 작업2형의 이상치 처리
0
70
2