예시문제 작업형 2
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!
질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
강사님께서 설명해주신 한가지 방법으로 풀이하기 영상을 보고 train = pd.read_csv("data/customer_train.csv")
test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")
# EDA
# print(train.shape, test.shape) #2482
# print(train.head())
# print(test.head())
# print(train.info())
# print(train.isnull().sum())
# print(test.isnull().sum())
train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0)
test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0)
print(train.isnull().sum())
print(test.isnull().sum())
# 데이터 전처리
target = train.pop('성별')
print(train.shape, test.shape)
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)
print(train.shape, test.shape)
# 검증데이터 분류
# 머신러닝
# 예측
# 제출
과 같은 방식으로 코드를 작성하고 있습니다. 위 방식으로 할 때 pd.get_dummies 이후의 결과가
(3500, 10) (2482, 10)
(3500, 74) (2482, 73)
위와 같이 나옵니다. 74와 73의 값이 동일하지 않은데, 이 상태로 머신러닝 진행해도 되는 건가요? 혹은 잘못된 코드 작성인가요?
답변 1
0
한 가지 방법 코드로는 예시문제는 해당되지 않아요!
기출 데이터는 7회까지 모두 쉬웠습니다.
예시문제 데이터
결측치 있음
train과 test 카테고리 다름
결측치는 처리한 것으로 확인했고, object컬럼에서 카테고리가 다른 것은
방법1: train과 test를 합쳐서 인코딩하고, 분리하는 방법
방법2: 임시 대응, 1~2개 컬럼만 다르하면 한쪽에서 제거/추가하는 방식
등과 같은 처리가 필요합니다. 그동안 작업형2가 매우 쉽게 출제되어 1가지 방법으로 해결가능했는데
예시문제와 같은 데이터라면 난이도가 올라가게 됩니다.
응원하겠습니다 🙂
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