인프런 커뮤니티 질문&답변
작성한 질문수
데이터셋 ID(고유번호) 인코딩 질문
해결된 질문
작성
·
48
·
수정됨
0
안녕하세요, 강사님!
8회 작업형 2 문제에서, customerID 컬럼은 중복된 ID값이 없이 모두 고유한 값이어서 제거를 해도 상관없지만,중복값이 있는 ID는 제거를 하면 안된다고 하셨는데요!
그렇다면, 실제 시험에서 중복값이 있는 ID가 나온다면 그 컬럼은 전처리를 하지 않고 그냥 두어도 상관없을까요?
상황1)중복값이 있는 ID컬럼이 'object'값일때
제거를 하는게 나을까요? 아니면 int형으로 변환하여 모델학습에 넣어야할까요? 또는 라벨인코딩을 해야하는 것일까요?
상황2)중복값이 있는 ID컬럼이 'int/float'값일때
제거하는게 나을까요? 라벨인코딩을 할 필요가 없으니 그냥 두어도 괜찮을까요?
답변 2
0
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. reverq님!
데이터의 ID 컬럼 처리에 대해 자세히 설명드리겠습니다. ID 컬럼은 일반적으로 고유 식별자로서, 데이터 분석 또는 모델 학습에 직접적으로 유의미한 정보를 제공하지 않는 경우가 많습니다. 하지만 중복이 있거나, ID가 특정한 패턴이나 순서를 나타낸다면 이를 신중히 고려해야 합니다.
상황1: 중복값이 있는 ID 컬럼이 ‘object’일 때
제거 여부: ID 값이 고유한 것이 아니라면, 이 값이 혼동을 야기할 수 있거나, 특정한 의미나 그룹화를 나타내는 경우 라벨 인코딩을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 그룹을 표현하고 있거나 분석에 필요한 경우 그렇습니다. 단순히 고유 식별자를 대체하는 경우, 모델에 큰 영향을 주지 않는다면 제거해도 무방합니다.
라벨인코딩: 중복된 값이 특별한 패턴이나 중요한 정보를 내포하고 있다면, 이를 라벨인코딩으로 변환하여 모델 학습에 활용할 수 있습니다. 이는 각 값에 고유의 수치를 부여해 처리합니다.
상황2: 중복값이 있는 ID 컬럼이 ‘int/float’일 때
제거 여부: 이것이 본질적으로 순차적이거나 반복되는 경우에도, 고유 식별자 역할을 수행한다면 제거하는 것이 무의미할 수 있습니다. 이를 모델에 포함할 경우, 데이터의 특성에 따라 과적합을 초래할 수 있습니다.
유지 여부: 수치 값이 특정한 순서나 패턴을 의미하거나 분석에 필요한 경우라면 그대로 남겨둘 수 있습니다. 단순한 반복적 식별자인 경우 제거가 합당할 수 있습니다.
중복 값이 있다고 해서 무조건 인코딩하거나 제거할 필요는 없습니다. 데이터가 모델에 얼마나 기여하는지를 판단하여 신중히 결정하는 것이 중요합니다.
관련된 유사한 질문을 참고해 보세요:
- 데이터셋 ID 처리에 대한 질문
- 깊이 있는 ID 컬럼 분석 방법
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.