인프런 커뮤니티 질문&답변

학습차원에서 다양한 방법을 알려드리려고 했지만 지금 시점에서는 맞지 않아보입니다

꿀팁 섹션 “작업형2 한가지로 풀기” 영상으로 준비하시죠! 💪💪💪

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

벼락치기를 하고 계신데 혼란이 생길 수밖에 없으신 점 이해합니다. 수치형 데이터와 범주형 데이터를 어떻게 사용할지에 대해 궁금하신 것 같습니다. 이와 관련된 자세한 설명과 함께 유사한 질문에 대한 답변을 참고하시면 도움이 될 수 있을 것 같습니다.

1. 수치형 데이터와 범주형 데이터의 처리: 데이터 처리는 문제에 따라 다르게 접근할 수 있습니다. 대부분 경우, 수치형 데이터는 그대로 사용할 수 있지만, 범주형 데이터는 머신러닝 모델이 제대로 이해할 수 있도록 인코딩 과정을 거쳐야 합니다. get_dummies나 label encoding을 통해 범주형 데이터를 처리하게 됩니다. 문제에 따라 두 가지 방법 중 하나를 선택하는 것이 아니라, 상황에 맞게 활용하는 것이 중요합니다.

2. Train/Test 분할: 모델 학습 및 평가를 위해서는 데이터를 Train과 Test로 분할하여 사용하게 됩니다. train_test_split 함수를 이용해 X_tr, y_tr으로 학습 데이터를 나누거나, 기존 train, test 데이터셋을 바로 활용하기도 합니다. 이는 데이터의 구조 및 목적에 따라 가장 적합한 방식으로 선택됩니다.

3. 모드의 유연한 적용: 시험에서는 여러 방법을 시도하는 것이 유리합니다. 예를 들어, 수치형 데이터만 사용해보고, 범주형 데이터를 포함하여 인코딩 후 사용하는 방법을 동시에 진행해보고, 어떤 케이스에서 성능이 더 나은지 측정하는 것이 필요합니다.

다음 유사한 질문과 답변에서도 이러한 주제에 대한 설명을 찾을 수 있습니다:
- “작업형 2,3 관련 질문”: 이 질문에서는 데이터 전처리(예: 범주형 변수 처리)에 대한 구체적인 방법과 의문에 대한 답변을 확인할 수 있습니다.
- “작업형 2, 내장함수 질문”: 이 질문에서는 train, test 데이터의 활용 및 수치형/범주형 데이터 처리와 관련한 다양한 질문들이 다뤄집니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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