인프런 커뮤니티 질문&답변

네 정확합니다.

그런데 앞에서 분리를 했다면 더이상 y_train 에는 타겟이 없어요

model.fit(x_train, target) 이 되겠네요

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. tmdwjsofficial님.

질문 주신 내용은 데이터 전처리 과정에서 타겟 변수를 분리하는 시점과 방법에 관한 것으로 보입니다. 주어진 상황에서 x_train과 y_train 데이터프레임이 분리되어 있는 경우에도, 특정 컬럼을 타겟으로 설정하여 분리하는 방법에 대해 궁금해하시는 것 같습니다.

1. 타겟 변수 분리 시점: target = train.pop('col') 방식을 사용하는 것은 주로 데이터프레임에서 타겟 컬럼을 별도로 관리하기 위해 초기 전처리 과정에서 사용하는 방법입니다. x_train과 y_train이 이미 분리되어 있다면, y_train에서 타겟 컬럼을 분리하는 것도 가능합니다. 이는 데이터가 어떻게 준비되어 있는가에 따라 다를 수 있습니다.

2. 사용법의 차이: model.fit(x_train, y_train['col']) 방식은 보통 y_train이 데이터프레임 형태라면 특정 컬럼을 타겟 값으로 지정하여 모델을 학습시키는 경우입니다. y_train.pop('col')로 타겟을 분리해놓을 경우에는 이후 model.fit(x_train, target)와 같이 사용하시면 됩니다. 결국 모델링에 있어서는 타겟이 명확하게 분리되어 있는지가 중요합니다.

관련하여 더 나은 이해를 위해 유사한 질문에 대한 다음 링크를 추천드립니다: y_tr과 y_train 의 차이점. 이 질문에서는 y_train에서 특정 컬럼을 추출하여 타겟 변수로 사용했을 때의 예시와 차이점에 대해 설명하고 있습니다.

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