타겟 인코딩 (Target Encoding)
Removing the First Level pd.concat 함수에는 drop_first라는 매개 변수도 포함되어 있는데, 첫 번째 수준을 제거함으로써 k-1 더미를 k개의 범주형 수준에서 벗어나게 할지 여부를 지정한다. 이 경우 첫 번째 수준인 area_a를 제거하고자 하는 이유는 보통 사용되지 않는 [0,0,0]의 인코딩을 사용함으로써 더 효율적인 인코딩을 제공한다. area를 단지 세 개의 열로 인코딩하고 a의 범주형 값을 [0,0,0]으로 매핑한다. import pandas as pd dummies = pd.get_dummies(['a', 'b', 'c', 'd'], prefix = 'area', drop_first = True) print(dummies) 위의 데이터에서 볼 수 있듯이 area..
2023. 7. 27.
Dropping / Concatenating
Dropping Fields 값이 없는 필드를 신경망에 삭제해야 한다. 다음 코드는 MPG 데이터 세트에서 이름 열을 제거한다. import os import pandas as pd df = pd.read_csv('auto-mpg.csv', na_values = ['NA', '?']) print(f"Before drop : {list(df.columns)}") df.drop('name', 1, inplace=True) print(f"After drop : {list(df.columns)}") Before drop : ['mpg', 'cylinders', 'displacement', 'horsepower', 'weight', 'acceleration', 'year', 'origin', 'name'] Aft..
2023. 7. 27.
