인프런 커뮤니티 질문&답변

답변감사합니다!

데이터 분리 상황은 난이도가 올라갈 경우 대비라고 하셨는데요!

혹시 어떤 상황으로 문제가 나올 때 데이터를 분리해서 작업을 해야하는지 구체적으로 알 수 있을까요?

(난이도가 높다 라고 정의하신 문제 유형이 궁금합니다!)

혼란스러우시죠? 분리하지 않아도 됩니다!

학습차원에서 기출을 다양한 방법으로 풀이해 드리려고 했어요! (난이도가 올라갈 경우 대비)

그런데 작업형2는 난이도가 상승된 적이 없어 1가지 방법으로 풀이가 가능합니다. (물론 회귀, 분류 구분)

시험이 얼마 남지 않은 관계로

꿀팁 - 작업형2 한가지 방법으로 풀기 영상으로 준비해 주세요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. reverq님.

수치형 데이터와 범주형 데이터를 분리하여 처리하는 것은 데이터 전처리 과정에서 매우 중요합니다. 이 과정은 각 데이터 타입에 적합한 전처리 기법을 적용하고, 데이터 처리의 명확성과 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다.

수치형 데이터와 범주형 데이터 분리의 이유와 기준

1. 각자 다른 전처리 필요: 수치형 데이터는 주로 스케일링(예: 표준화, 정규화)과 같은 연속값 처리를 필요로 합니다. 반면, 범주형 데이터는 라벨 인코딩이나 원핫 인코딩 같은 변환이 필요합니다.

2. 코드의 명확성 및 유지보수: 데이터를 분리하면 코드가 더 명확해지고, 유지보수하기 쉬워집니다. 데이터의 종류에 따라 각자 필요한 전처리를 하면, 코드의 가독성이 높아지고 오류 가능성이 줄어듭니다.

3. 운영상의 필요: 일부 머신러닝 모델은 데이터의 타입에 따라 성능이 달라집니다. 특히, 수치 데이터를 정규화하지 않으면 거리 기반 모델(KNN 등)에서 성능이 저하될 수 있습니다.

언제 분리하고 언제 분리하지 않아도 되는지

• 분리하는 경우: 데이터 셋의 크기가 크고, 스케일링 및 인코딩이 필요한 경우에는 데이터를 분리해 처리하는 것이 일반적입니다. 특히 여러 전처리 단계와 복잡한 데이터 셋을 다룰 때는 더욱 그렇습니다.

• 분리하지 않아도 되는 경우: 데이터의 구조가 단순하고, 동일한 형태의 전처리를 모든 데이터에 적용할 수 있는 경우에는 분리할 필요가 없습니다. 예를 들어, 쉽게 전환할 수 있는 엔드 투 엔드 학습을 목표로 할 때 그렇습니다.

기존의 유사한 질문과 답변을 참고하시면 더욱 자세히 이해하실 수 있습니다:
- 수치형, 범주형 데이터 분리 기준
- 3회 기출유형 작업형 2 질문이요

이러한 자료들이 수치형과 범주형 데이터 처리의 올바른 방향을 제시할 것입니다. 여러분의 프로젝트 상황에 맞는 적절한 전처리 방법을 판단하여 적용하시면 됩니다.

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.