인프런 커뮤니티 질문&답변

트레인의 주구매지점 값이 42개, 테스트의 주구매지점 값이 41개로 값이 달라서, 어떤 값 때문에 차이가 나는지 확인해주셨습니다.

트레인에는 있고, 테스트에는 없는 '소형가전' 때문이라고 찾아주시면서, 이 경우엔 전처리가 쉽고,

트레인에는 없는데, 테스트에는 있으면, 전처리가 어렵다고 해주셨습니다. (인코딩 시 트레인 테스트를 합친 후 분리)

Q1. 이전까지는 라벨인코딩 시 위와 같이 범주형 변수의 값들을 set함수를 통해 확인하지 않고 라벨인코딩을 진행했는데, 앞으로는 무조건 하는 것이 좋을까요?

Q2. 원핫 인코딩 시에도 동일하게 위와 같은 확인절차가 필요할까요?

Q3. train과 test를 합칠 땐, pd.concat(['train', 'test'], axis = 0) 함수를 쓰면 될 것 같은데, 합치고 인코딩을 마친 뒤, 분리할 때는 어떤 함수를 써야할까요?

• train과 test의 컬럼수를 통일한 뒤, pd.concat으로 합치려했으나 계속 오류가 뜨네요..ㅠㅠ

감사합니다.