알림 0

    MY XP

    XP 안내

    LEVEL 1

    다음 레벨까지 150 XP

    0/150 XP

    오늘의 XP

    0 / 800

    전체 XP

    0

    적립 XP

    0

    사용 XP

    0

    소셜 계정으로 로그인

    google
    구글 로그인
    아직 데이콘 계정이 없나요? 회원가입
    메일 인증 필요

    로그인 하시려면 아래 이메일로 인증이 필요합니다. 이메일을 다시 보내시겠습니까?
    [데이콘] 회원가입 인증메일

    데이콘 회원가입을 환영합니다. 메일 인증은 데이콘 회원가입을 위한 필수 절차입니다. 아래 이메일을 인증하여 회원가입 절차를 완료하여 주시기 바랍니다.

    이용약관

    개인정보 처리방침

    마케팅 정보 수신 동의

    학습 플랫폼 구독자 예측 AI 해커톤

    알고리즘 | 정형 | 분류 | 웹 | Macro F1

    • moneyIcon 상금 : 인증서
    • 740명 마감
    연습
    대회안내 데이터 코드 공유 토크 리더보드

     

    범주형 변수 인코딩 시

    junhogu
    2023.12.06 22:40 1,194 조회
    comments 3

    안녕하세요.

    범주형 변수 인코딩 시 get_dummies 혹은 one hot encoding을 테스트 데이터에는 사용하면 안된다는 내용인가요 ?

    댓글 3개
    로그인이 필요합니다
    0 / 1000
    bjw0813
    2023.12.07 11:13

    그냥 get_dummies는 아예 못쓴다고 생각하시면 편할 것 같아요. get_dummies를 사용하면 어쩔 수 없이 test 데이터의 범주형 변수도 파악을 해야 한다는 전제가 깔려서 train과정에서 test데이터의 정보를 쓰기 때문에 그렇습니다. train data에 OneHotEncoder를 적용해서 사용하는건 괜찮습니다.  

    aksofl
    2023.12.07 14:37

    음..사용해도 되지 않나요? train 데이터에 대한 feature engineering을 한 경우, test_data에 대해서 적용할 때는 똑같이 데이터 전처리만 동일하게 하고 적용해도 되는거 아닌가 해서요..! 

    bjw0813
    2023.12.07 15:40

    예를 들어드리면 0,1,2,3,4,5를 갖는 범주형 데이터가 있는데 train data에 0,1,2,3,5의 경우만 존재해서 get_dummies()를 쓰면 4가 반영되지 않습니다. 그런데 만약 test data에는 0,1,2,3,4,5가 전부 존재한다면 input data shape이(데이터의 열 개수) train data의 경우와 test data의 경우가 다르게 됩니다

    📣 댓글 작성 창의 위치가 댓글 리스트 상단으로 이동했습니다!
    to_list 목록으로
    이전 글
    1일 3번 제한
    대회 - 학습 플랫폼 구독자 예측 AI 해커톤
    좋아요 8
    조회 1,580
    댓글 1
    2년 전
    현재 글
    범주형 변수 인코딩 시
    대회 - 학습 플랫폼 구독자 예측 AI 해커톤
    좋아요 9
    조회 1,194
    댓글 3
    2년 전
    다음 글
    결제와 구독의 차이는 뭔가요?
    대회 - 학습 플랫폼 구독자 예측 AI 해커톤
    좋아요 7
    조회 1,900
    댓글 3
    2년 전