데이터 전처리 방법

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Object를 제거하면 검증 결과가 더 좋다고 하였는데요

제가 그런말을 혹시 어디서 했을까요? Object 컬럼 제거하더라도 가능은 한데 성능이 떨어질거에요!

Object 원핫 또는 레이블 인코딩 필요합니다 🙂

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jesung83님.

질문하신 내용은 데이터프레임에서 ‘object’형 컬럼을 제외하고 나머지 컬럼만을 선택하여 사용하는 방법에 대한 것이군요. 아래의 두 가지 방법 모두 ‘object’형 컬럼을 제거하는 동일한 결과를 얻을 수 있습니다:

1. drop 명령어를 사용하여 ‘object’형 컬럼을 삭제:

   object_cols = train.select_dtypes(include='object').columns
   train = train.drop(object_cols, axis=1)
   

2. select_dtypes(exclude='object')를 사용하여 ‘object’형 컬럼을 제외한 나머지를 선택:

   cols = train.select_dtypes(exclude='object').columns
   train = train[cols]
   

두 코드는 기본적으로 같은 결과를 가져오며, ‘object’ 형태의 데이터(주로 문자열 형태)를 제외하고 수치형 데이터만 남겨 작업을 진행할 수 있게 해줍니다. 전처리 과정에서 어떤 방법을 선택하든지 상관은 없으나, 개인의 코드 작성 스타일이나 가독성을 고려하여 선택할 수 있습니다.

다만 train.select_dtypes(exclud='ojbect') 부분의 타이포에 주의하셔야 합니다. ‘exclude’로 작성하셔야 올바른 코드가 됩니다.

관련된 유사한 질문 및 답변을 참고하여 더 많은 도움을 받을 수 있습니다:

• 작업형2 모의문제에서 object 컬럼 제거 방법
  
• 작업형 데이터프레임 처리 방법
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.