원핫 인코딩 관련
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그냥 get_dummies로 인코딩 하는것보다 위 사진과 같이 train,test 데이터를 합치고 인코딩 후 다시 분할하는게 항상 더 좋은 방법일까요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 구자혁님 질문에 답변드리겠습니다.
데이터 합친 후 분할하여 인코딩하는 방법의 이점
원핫 인코딩을 하면서 데이터셋을 합친 후 분할하는 방법은 특정 상황에서 많은 이점을 제공합니다.
범주 일관성 유지: 각 데이터셋에 존재하는 모든 범주를 한 번에 처리하기 때문에, 훈련과 테스트 데이터셋 사이에 범주 컬럼 불일치 문제를 회피할 수 있습니다. 예를 들어, 테스트 세트에만 있는 어떤 범주가 있다면 독립적으로 인코딩한 후 테스트에서는 그 컬럼이 생기지 않아 오류가 발생할 수 있습니다.
데이터 손실 방지: 범주형 변수를 개별적으로 인코딩하는 과정에서 훈련 및 테스트 데이터에 서로 다른 범주가 존재할 수 있으며, 이로 인해 특정 범주 데이터가 손실되거나 분석에 사용되지 않을 수 있는 문제를 방지할 수 있습니다.
모델 정확성 향상: 전체 데이터를 일관된 컬럼 형태로 모델에 전달할 수 있어서 모델 평가 및 예측 시 일관성과 정확성을 높일 수 있습니다.
항상 더 좋은 방법일까요?
위 방법은 범주형 데이터에서 흔히 발생하는 변동성을 안정적으로 관리할 수 있도록 도와주는 접근법이지만, 데이터셋의 크기, 메모리 제한 등의 이유로 비효율적일 수 있습니다. 또한, 모든 데이터셋에 대해 항상 적합한 것은 아니며, 데이터의 특성과 프로젝트의 목표에 따라 전략을 다르게 가져갈 필요가 있습니다.
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