인프런 커뮤니티 질문&답변

# 수치형 데이터와 범주형 데이터 분리 
n_train = train.select_dtypes(exclude='object').copy()
c_train = train.select_dtypes(include='object').copy()
n_test = test.select_dtypes(exclude='object').copy()
c_test = test.select_dtypes(include='object').copy()

# 수치형 변수 스케일링 (로버스트)
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases']

display(n_train.head())
n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols])
n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols])
n_train.head()

# 범주형 변수 인코딩(원핫 인코딩)
display(c_train.head())
c_train = pd.get_dummies(c_train)
c_test = pd.get_dummies(c_test)
c_train.head()

# 분리한 데이터 다시 합침
train = pd.concat([n_train, c_train], axis=1)
test = pd.concat([n_test, c_test], axis=1)
print(train.shape, test.shape)
train.head()

수치형/범주형 데이터 분리를 시행하는데,

무조건 분리 후 시행해야 하는지 질문드립니다.