작업형2 카테고리
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작업형 2를 풀때 회귀문제에서 카테고리가 다른 경우는 기출에서는 나오지 않았고 연습문제에서만 나왔는데 지금까지 카테고리가 같은 것만 공부해서 카테고리가 다른 경우는 공부하지 않았습니다 카테고리가 다른 경우가 나올 확률이 높아서 공부하는게 좋을지 시험3일 전에 여쭤봅니다..!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. shalsdn01님.
작업형 2의 회귀 문제에서 범주형 데이터의 카테고리가 서로 다른 경우에 대한 고민을 공유해 주셨네요. 빅데이터 분석이나 머신러닝에서 이러한 상황은 발생할 수 있습니다. 특히, 데이터셋을 학습(train)과 테스트(test)로 분리할 때나 실제 데이터를 사용할 때 자주 접하게 됩니다.
카테고리 차이가 발생하는 경우의 대응 방법
범주형 데이터 인코딩: 서로 다른 카테고리가 존재할 경우, 이를 고려한 인코딩이 필요합니다.
- 레이블 인코딩(Label Encoding): 카테고리를 숫자 라벨로 변환합니다. 단, 레이블 간에 순서가 없다는 점에서 주의가 필요합니다.
- 원핫 인코딩(One-Hot Encoding): 각각의 카테고리를 별도의 컬럼으로 변환하여 0과 1로 표현합니다. 이 방법을 사용하면, 서로 다른 카테고리가 존재하더라도 컬럼이 추가되어 처리가 가능합니다.
- 레이블 인코딩(Label Encoding): 카테고리를 숫자 라벨로 변환합니다. 단, 레이블 간에 순서가 없다는 점에서 주의가 필요합니다.
데이터 통합 후 인코딩: 학습 데이터와 테스트 데이터의 카테고리 수가 다르다면, 두 데이터를 합친 다음 인코딩을 적용하는 방법도 있습니다. 이는 PyCaret이나 Scikit-learn 등의 라이브러리에서 제공하는 방법을 활용할 수 있습니다.
이러한 기술들은 시험에도 유용하게 활용될 수 있으며, 실제 빅데이터 분석 및 모델링 작업에서도 필수적입니다.
관련 자료는 Inflearn의 또는 캐글 같은 사이트에서 추가적으로 찾아보실 수 있습니다.
하지만 시험이 3일 남은 시점에서는 현재 가진 지식을 복습하고 보완하는 데 시간을 투자하는 것이 더 나을 수도 있습니다. 특히, 시험의 문제 패턴이나 자주 나오는 유형을 파악하고 준비하는 것이 효과적일 수 있습니다.
유사한 질문에 대한 답변은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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