펭귄 몸무게 예측 AI 해커톤

'테스트 데이터(test.csv)를 학습에 사용' 관련해서 데이터를 스케일링 할 때 질문입니다.

1. 데이터 스케일링 시 트레인 데이터와 테스트 데이터를 합쳐서 스케일링 한 것.

ex)

dat = pd.concat([train,test])

dat = scaler.fit_transform(dat)

2. 데이터 스케일링 시 트레인 데이터를 스케일링 함. 그 후 테스트 데이터는 테스트 데이터 내에서 스케일링함.

ex)

train = scaler.fit_transform(train)

test = scaler.fit_transform(test)

3. 데이터 스케일링 시 트레인 데이터를 스케일링 함. 그 후 테스트 데이터도 트레인 데이터로 스케일링한 것을 이용함.

ex)

train = scaler.fit_transform(train)

test = scaler.transform(test)

저는 1, 2번은 '테스트 데이터(test.csv)를 학습에 사용' 했다고 판단하고 3번 방법을 사용했습니다.

1, 2번 방법이 '테스트 데이터(test.csv)를 학습에 사용' 이 맞는지 질문 드립니다.

다음으로 결측치를 채우는 과정도 비슷한 맥락으로 질문 드립니다. 평균 대치 방법을 이용한다고 합시다.

1. 결측치를 train 데이터의 평균만을 이용해서 대치하는 경우

ex)

train.fillna(train.mean(), inplace = True)

test.fillna(train.mean(), inplace = True)

2. 결측치를 train 데이터는 train 평균을, test 데이터는 test 평균을 이용해서 대치하는 경우

ex)

train.fillna(train.mean(), inplace = True)

test.fillna(test.mean(), inplace = True)

1번 방법으로 전 진행했는데, 2번 방법은 '테스트 데이터(test.csv)를 학습에 사용' 이 맞는지 질문 드립니다.

감사합니다.