데이터 전처리 방법
Object를 제거하면 검증 결과가 더 좋다고 하였는데요. object를 제거하는 방법이 drop 명령어로 삭제도있지만.
cols = train.select_dtypes(exclud='ojbect').columns
train = train[cols]
위의 코드해도 결과는 같겠죠?
답변 2
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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:
drop명령어를 사용하여 ‘object’형 컬럼을 삭제:object_cols = train.select_dtypes(include='object').columns train = train.drop(object_cols, axis=1)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.
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