해결된 질문
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안녕하세요 선생님
공부중인데 질문이 생겨서 글 적습니다.
object 타입의 컬럼들을 cols라는 변수에 담고, 각각의 범주의 개수에 따라 라벨인코딩, 원핫을 진행하는 것으로 이해하고 있습니다. 보통 cols로 일괄적으로 처리했습니다. 그런데 범주의 개수가 많거나 적은 경우에 따라 일부는 라벨 인코딩, 일부는 원핫인코딩으로 처리하는 방식이 가능한가요? 아니면 항상 일괄적으로 처리해야 할까요?
object 타입을 인코딩 하지 않고 그대로 머신러닝 할 수 없는 것으로 알려 주셨는데(인코딩을 하지 않으면 drop 후 모델 훈련을 시켜야 된다고 하셨던 것으로 기억합니다), 제가 기억하고 있는 바가 맞는지, 맞다면 그 이유가 궁금합니다.
작업형3 관련 강의 업로드 일정이 궁금합니다. 강의 다 듣고 캐글가서 연습하려구요..
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네, 정확합니다. 개인적으로는 10개 이하는 원핫 해볼만하고 10개 이상은 많은 것같아 레이블을합니다. 다만 시험이기에 권장하는 바는 1차 레이블 또는 원핫으로 모두 진행하고 간단한 전처리 후 제출을 한다음 그리고나서 2차 다른 작업을 진행해보길 추천합니다.
네 맞습니다. 머신러닝 입력 값으로는 숫자만 가능합니다. 문자를 입력할 시 에러가 발생합니다. 따라서 삭제하거나 숫자로 변경이 필요합니다. 물론 숫자 변경없이 category형태로 자료형을 변경하는 방법도있지만 강의에서는 알려드리진 않았습니다.
미정입니다. 🙏 추가 업데이트 된다면 공지하도록 할게요! 먼저 캐글로 가서 문제를 더 풀어보길 추천드립니다!!!
답변 감사합니다.
1-1. 추가적으로 질문드립니다.
a,b,c,d라는 4개의 object형 컬럼이 있고, 각각의 nunique값이 2,3,40,50이라고 했을 때,
a,b는 원핫인코딩을 진행하고 c,d는 라벨인코딩을 하는 건 불가능한가요?