머신러닝 모델링을 하다 보면 제한된 변수로 성능을 끌어 올리는 데는 한계가 있습니다.  

실제 데이콘 대회 우승자 코드를 살펴보면,  전처리와 모델링은 크게 차이가 없습니다.

우승자들과 그 외 사람들을 비교해보면, 크게 다음 두 가지에서 큰 차이를 보입니다.

1. 어떻게 데이터를 증강시켰는지?
2. 어떤 파생 변수를 추가하였는지 ?

특히 정형 데이터의 경우 데이터 증강은 제한적입니다. 그래서 더욱더 효율적인 파생 변수를 추가하는 것이 중요합니다.  

오늘은 가장 간단하게 파생 변수를 추가할 수 있는 방법인 연속형 변수를 범주형 변수로 변환 시켜보겠습니다.

연속형 변수를 범주형 변수로 변환 시키는 방법은 여러가지가 있겠지만 크게 2가지에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

1. 수치 범위 구간을 직접 지정해 레이블링 하기.
2. 판다스의 cut() 함수로 레이블링 하기

오늘은 첫번째 방법인 수치 범위 구간을 직접 지정해 레이블링 시켜 보겠습니다.

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# train 데이터의 pH 변수를 구간이 4개인 범주형 변수로 변환

# pH < 1  -> lowest

# 1<= pH < 2 -> low

# 2 <= pH < 3-> normal

# 3 <= pH -> high

def func(x):

    if x < 3:

        return 'lowest'

    elif x < 3.3:

        return 'low'

    elif x < 3.5:

        return 'normal'

    else :

        return'high' 

train['pH'] = train['pH'].apply(lambda x : func(x))

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[Colab 실습 링크]

↩️ 오늘의 파이썬 리스트

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