인프런 커뮤니티 질문&답변
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 구희원님.
원핫인코딩을 수행할 때 pd.get_dummies()의 drop_first=True 옵션에 대한 질문을 주셨는데요. 이 옵션은 다중공선성을 방지하기 위해 첫 번째 카테고리를 자동으로 드롭해주는 기능입니다. 꼭 사용해야 하는 것은 아니지만 통계적 모델을 사용할 경우 다중공선성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
필수를 요하지 않는 상황:
- 비통계적 모델(예: 결정 트리, 랜덤 포레스트, XGBoost)을 사용하면 다중공선성이 예측에 크게 영향을 미치지 않기 때문에 drop_first=True 옵션이 필수는 아닙니다.
사용 시 도움이 되는 상황:
- 로지스틱 회귀나 선형 회귀처럼 회귀 계수를 추정할 때 다중공선성을 제거하는 것이 필요합니다. 이 경우에 drop_first=True를 사용하는 것이 유리합니다.
관련된 게시물로부터 유용한 설명과 추천을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 작업형 2유형 질문에서는 get_dummies 사용시의 일반적인 전략에 대해 설명하고 있어, 원핫인코딩의 기본적인 사용법을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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