인프런 커뮤니티 질문&답변

• 다중분류일 때 타겟은 변경하지 말고 그대로 사용해주세요!

• 이진분류에서도 문자 그대로 사용 가능합니다.

(y_test['income']=='>50K').astype(int) 는 이진분류이고 타겟을 변경하라는 문제가 있다면 변경 가능합니다. -> 심화 내용으로 어렵다면 패스해 주세요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김치현 님의 질문에 대해 답변드리겠습니다.

(y_test['income'] == '>50K').astype(int) 코드는 이진 분류 문제에서 True/False를 각각 1과 0으로 변환하는 코드입니다. 이 경우 y_test['income'] > 50K 인 경우에는 1(참), 그 외의 경우에는 0(거짓)으로 변환됩니다.

하지만 질문에서 말씀하신 것처럼 3개 이상의 target 값을 다루는 경우에는 상황이 조금 달라집니다. astype(int)를 사용한 변환은 기본적으로 이진 조건 평가에만 적합합니다. 즉, 단일 논리 조건의 결과를 정수로 변환할 때 True는 1, False는 0으로 변환할 수 있지만, 세 개 이상의 값을 다루기 위해서는 별도의 로직이 필요합니다.

세 개 이상의 카테고리를 다루고자 할 경우, 예를 들어 ‘소득 수준’이 ‘<50K', '50K-100K', '>100K’ 등의 세 가지 수준으로 나뉜다면, 이를 0, 1, 2로 엔코딩하기 위해서 pd.Categorical이나 LabelEncoder를 사용하시기 바랍니다.

유사한 질문과 관련된 답변을 확인하실 수 있는 URL은 다음과 같습니다:
- y_tr 과 y_train 의 차이점
- 모델링 및 평가(분류) 강의에서
- 학습용/검증용 데이터 구분

이러한 링크에서는 이진분류를 위한 데이터 처리와 여러 값들이 있을 때의 처리에 관한 질문과 답변을 확인하실 수 있습니다.

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.