인프런 커뮤니티 질문&답변

train, test 데이터를 합친 후 학습한다고 가정했을 때, fit_transform()이 맞습니다.

fit은 반드시 한번은 진행해야 해요!!

그리고 이 방식은 테스트가 필요할 것 같은데 우려되는 부분이 있어

for col in col_obj:
    encoder = LabelEncoder()
    encoder.fit(pd_concat[col])
    X_tr[col] = encoder.transform(X_tr[col])
    X_val[col] = encoder.transform(X_val[col])

이와 같은 방식을 추천합니다.

for col in col_obj:
    encoder = LabelEncoder()
    combined[col] = encoder.fit_transform(combined[col])

# 다시 train과 test 데이터로 분리
train_encoded = combined.iloc[:len(train)]
test_encoded = combined.iloc[len(train):]

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. mr.woong0926님,

LabelEncoder 적용 과정에서의 fit_transform()과 transform() 사용에 대한 질문과 관련하여, mr.woong0926님의 이해가 매우 정확합니다. 핵심은 학습 데이터에는 fit_transform()을 사용하여 라벨 인코딩을 적합시키고 변환하는 것이며, 테스트 데이터에는 이미 적합된 인코더를 사용하여 transform()을 적용하는 것입니다.

다만, mr.woong0926님이 언급한 학습 데이터와 테스트 데이터를 합쳐서 인코딩 작업을 하는 것과 관련해서, 구체적인 설명이 필요해 보입니다. 실제로 데이터를 합친 후 인코딩을 진행하는 경우가 있으나, 이러한 방법은 주의 깊게 접근해야 합니다. 이는 학습 데이터와 테스트 데이터가 서로 다른 라벨을 가질 수 있고, 이 경우 전체 데이터에서 고유 라벨들에 대해 인코딩을 적합시켜야 하기 때문입니다.

학습 데이터와 테스트 데이터를 합쳐 인코딩하는 상황에 대한 예시로, 다음과 같은 경우가 있습니다:

1. 학습 데이터와 테스트 데이터를 pd.concat 등으로 결합한 후 fit_transform()을 통해 전체 데이터에 대한 인코딩 적합 및 변환을 수행합니다.
   
2. 이후 다시 학습 데이터와 테스트 데이터를 분리하여 모델 학습 및 평가를 진행합니다.
   

이 접근법은 특히 테스트 데이터에만 존재하는 새로운 범주형 라벨을 적절히 처리해야 할 때 유용합니다. 그러나, 이 방법을 사용할 때는 모델의 일반화 가능성을 어떻게 보전할지 주의 깊게 고려해야 합니다.

질문하신 내용에 직접적으로 대응하는 예제로는, “데이터 전처리(공식 예시문제 작업형2)”에서의 답변이 적절할 수 있습니다. 이 답변에서는 pd.concat을 사용하여 데이터를 결합한 후 라벨 인코딩하는 과정에 대해 질문자의 궁금증에 답하고 있으며, fit_transform 사용 여부에 대하여 다루고 있습니다.

다만, 여기서 제공된 링크는 예제 상황을 이해하는 데 도움이 될 수 있으나, mr.woong0926님이 구체적으로 제시한 질문 상황에 맞추어진 답변은 아니므로, 추가적인 설명이 필요할 수 있습니다. 개념적으로 fit_transform과 transform의 차이와 사용법에 관한 이해는 매우 잘 하고 계신 것으로 보입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.