이번 포스팅에서는 R을 사용하여 예측이나 분류 모델링을 할 때 기본적으로 필요한 두가지 작업인 


(1) DataFrame을 Train set, Test set 으로 분할하기 

     (Split a DataFrame into Train and Test set)

   - (1-1) 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 

             (Split of Train, Test set by Random Sampling)

   - (1-2) 순차 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 

             (Split of Train, Test set by Sequential Sampling)

   - (1-3) 층화 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 

             (Split of Train, Test set by Stratified Random Sampling)


(2) 여러개의 숫자형 변수를 가진 DataFrame을 표준화하기 

      (Standardization of Numeric Data)

   - (2-1) z-변환 (z-transformation, standardization)

   - (2-2) [0-1] 변환 ([0-1] transformation, normalization)


(3) 여러개의 범주형 변수를 가진 DataFrame에서 가변수 만들기 

      (Getting Dummy Variables)


에 대해서 소개하겠습니다. 



예제로 사용할 Cars93 DataFrame을 MASS 패키지로 부터 불러오겠습니다. 변수가 무척 많으므로 예제를 간단하게 하기 위해 설명변수 X로 'Price', 'Horsepower', 'RPM', 'Length', 'Type', 'Origin' 만을 subset 하여 가져오고, 반응변수 y 로는 'MPG.highway' 변수를 사용하겠습니다. 



# get Cars93 DataFrame from MASS package

library(MASS)

data(Cars93)

str(Cars93)

'data.frame': 93 obs. of 27 variables: $ Manufacturer : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4... $ Model : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1... $ Type : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3... $ Min.Price : num 12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ... $ Price : num 15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ... $ Max.Price : num 18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3... $ MPG.city : int 25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ... $ MPG.highway : int 31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ... $ AirBags : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2... $ DriveTrain : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3... $ Cylinders : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4... $ EngineSize : num 1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ... $ Horsepower : int 140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ... $ RPM : int 6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800... $ Rev.per.mile : int 2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690... $ Man.trans.avail : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1... $ Fuel.tank.capacity: num 13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ... $ Passengers : int 5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ... $ Length : int 177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ... $ Wheelbase : int 102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ... $ Width : int 68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ... $ Turn.circle : int 37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ... $ Rear.seat.room : num 26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ... $ Luggage.room : int 11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ... $ Weight : int 2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495... $ Origin : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1... 

$ Make : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ...



X <- subset(Cars93, select=c('Price', 'Horsepower', 'RPM', 'Length', 'Type', 'Origin'))

head(X)

A data.frame: 6 × 6
PriceHorsepowerRPMLengthTypeOrigin
<dbl><int><int><int><fct><fct>
15.91406300177Smallnon-USA
33.92005500195Midsizenon-USA
29.11725500180Compactnon-USA
37.71725500193Midsizenon-USA
30.02085700186Midsizenon-USA
15.71105200189MidsizeUSA



table(X$Origin)

USA non-USA 48 45



y <- Cars93$MPG.highway

y

  1. 31
  2.  
  3. 25
  4.  
  5. 26
  6.  
  7. 26
  8.  
  9. 30
  10.  
  11. 31
  12.  
  13. 28
  14.  
  15. 25
  16.  
  17. 27
  18.  
  19. 25
  20.  
  21. 25
  22.  
  23. 36
  24.  
  25. 34
  26.  
  27. 28
  28.  
  29. 29
  30.  
  31. 23
  32.  
  33. 20
  34.  
  35. 26
  36.  
  37. 25
  38.  
  39. 28
  40.  
  41. 28
  42.  
  43. 26
  44.  
  45. 33
  46.  
  47. 29
  48.  
  49. 27
  50.  
  51. 21
  52.  
  53. 27
  54.  
  55. 24
  56.  
  57. 33
  58.  
  59. 28
  60.  
  61. 33
  62.  
  63. 30
  64.  
  65. 27
  66.  
  67. 29
  68.  
  69. 30
  70.  
  71. 20
  72.  
  73. 30
  74.  
  75. 26
  76.  
  77. 50
  78.  
  79. 36
  80.  
  81. 31
  82.  
  83. 46
  84.  
  85. 31
  86.  
  87. 33
  88.  
  89. 29
  90.  
  91. 34
  92.  
  93. 27
  94.  
  95. 22
  96.  
  97. 24
  98.  
  99. 23
  100.  
  101. 26
  102.  
  103. 26
  104.  
  105. 37
  106.  
  107. 36
  108.  
  109. 34
  110.  
  111. 24
  112.  
  113. 25
  114.  
  115. 29
  116.  
  117. 25
  118.  
  119. 26
  120.  
  121. 26
  122.  
  123. 33
  124.  
  125. 24
  126.  
  127. 33
  128.  
  129. 30
  130.  
  131. 23
  132.  
  133. 26
  134.  
  135. 31
  136.  
  137. 31
  138.  
  139. 23
  140.  
  141. 28
  142.  
  143. 30
  144.  
  145. 41
  146.  
  147. 31
  148.  
  149. 28
  150.  
  151. 27
  152.  
  153. 28
  154.  
  155. 26
  156.  
  157. 38
  158.  
  159. 37
  160.  
  161. 30
  162.  
  163. 30
  164.  
  165. 43
  166.  
  167. 37
  168.  
  169. 32
  170.  
  171. 29
  172.  
  173. 22
  174.  
  175. 33
  176.  
  177. 21
  178.  
  179. 30
  180.  
  181. 25
  182.  
  183. 28
  184.  
  185. 28




  (1) DataFrame을 Train set, Test set 으로 분할하기 (Split a DataFrame into Train and Test set)


(1-1) 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 (Split of Train, Test set by Random Sampling)


간단하게 일회성으로 무작위 샘플링 하는 것이면 sample() 함수로 난수를 생성해서 indexing을 해오면 됩니다. 

(* 참고 : https://rfriend.tistory.com/58)



# (1) index for splitting data into Train and Test set

set.seed(1004) # for reprodicibility

train_idx <- sample(1:nrow(X), size=0.8*nrow(X), replace=F) # train-set 0.8, test-set 0.2

test_idx <- (-train_idx)


X_train <- X[train_idx,]

y_train <- y[train_idx]

X_test <- X[test_idx,]

y_test <- y[test_idx]


print(paste0('X_train: ', nrow(X_train)))

print(paste0('y_train: ', length(y_train)))

print(paste0('X_test: ', nrow(X_test)))

print(paste0('y_test: ', length(y_test)))

[Out]:

[1] "X_train: 74" [1] "y_train: 74" [1] "X_test: 19" [1] "y_test: 19"





(1-2) 순차 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 (Split of Train, Test set by Sequential Sampling)


시계열 분석을 할 경우 시간 순서(timestamp order)를 유지하는 것이 필요하므로 (1-1)의 무작위 샘플링을 하면 안되며, 시간 순서를 유지한 상태에서 앞서 발생한 시간 구간을 training set, 뒤의(미래의) 시간 구간을 test set 으로 분할합니다. 



# sequential sampling

test_size <- 0.2

test_num <- ceiling(nrow(X) * test_size)

train_num <- nrow(X) - test_num


X_train <- X[1:train_num,]

X_test <- X[(train_num+1):nrow(X),]

y_train <- y[1:train_num]

y_test <- y[(train_num+1):length(y)]





(1-3)  층화 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 (Split of Train, Test set by Stratified Random Sampling)


위의 (1-1)과 (1-2)에서 소개한 무작위 샘플링, 순차 샘플링을 사용한 train, test set split 을 random_split() 이라는 사용자 정의함수(user-defined function)으로 정의하였으며, 층화 무작위 샘플링(stratified random sampling)을 사용한 train_test_split() 사용자 정의 함수도 이어서 정의해 보았습니다. (python sklearn의 train_test_split() 함수의 인자, 반환값이 유사하도록  정의해보았습니다) (* 참고 : https://rfriend.tistory.com/58)



# --- user-defined function of train_test split with random sampling

random_split <- function(X, y

                         , test_size

                         , shuffle

                         , random_state) {

    

    test_num <- ceiling(nrow(X) * test_size)

    train_num <- nrow(X) - test_num

    

    if (shuffle == TRUE) {

        # shuffle == True

        set.seed(random_state) # for reprodicibility

        test_idx <- sample(1:nrow(X), size=test_num, replace=F)

        train_idx <- (-test_idx)

            

        X_train <- X[train_idx,]

        X_test <- X[test_idx,]

        y_train <- y[train_idx]

        y_test <- y[test_idx]

    } else {

        # shuffle == False

        X_train <- X[1:train_num,]

        X_test <- X[(train_num+1):nrow(X),]

        y_train <- y[1:train_num]

        y_test <- y[(train_num+1):length(y)]

    }

    

    return (list(X_train, X_test, y_train, y_test))

}



# --- user defined function of train_test_split() with statified random sampling

train_test_split <- function(X, y

                             , test_size=0.2

                             , shuffle=TRUE

                             , random_state=2004

                             , stratify=FALSE, strat_col=NULL){

                        

    if (stratify == FALSE){ # simple random sampling

        split <- random_split(X, y, test_size, shuffle, random_state)

        X_train <- split[1]

        X_test  <- split[2]

        y_train <- split[3]

        y_test  <- split[4]

    } else { # --- stratified random sampling

        strata <- unique(as.character(X[,strat_col]))

        X_train <- data.frame()

        X_test  <- data.frame()

        y_train <- vector()

        y_test  <- vector()

        for (stratum in strata){

            X_stratum <- X[X[strat_col] == stratum, ]

            y_stratum <- y[X[strat_col] == stratum]

            split_stratum <- random_split(X_stratum, y_stratum, test_size, shuffle, random_state)

            X_train <- rbind(X_train, data.frame(split_stratum[1]))

            X_test  <- rbind(X_test,  data.frame(split_stratum[2]))

            y_train <- c(y_train, unlist(split_stratum[3]))

            y_test  <- c(y_test,  unlist(split_stratum[4]))

        }

    }

    return (list(X_train, X_test, y_train, y_test))

}

 



위에서 정의한 train_test_splie() 사용자 정의 함수를 사용하여 'Origin' ('USA', 'non-USA' 의 두 개 수준을 가진 요인형 변수) 변수를 사용하여 층화 무작위 샘플링을 통한 train, test set 분할 (split of train and test set using stratified random sampling in R) 을 해보겠습니다, 



split_list <- train_test_split(X, y

                               , test_size=0.2

                               , shuffle=TRUE

                               , random_state=2004

                               , stratify=TRUE, strat_col='Origin')


X_train <- data.frame(split_list[1])

X_test  <- data.frame(split_list[2])

y_train <- unlist(split_list[3])

y_test  <- unlist(split_list[4])



print(paste0('Dim of X_train: ', nrow(X_train), ', ', ncol(X_train)))

print(paste0('Dim of X_test:  ', nrow(X_test), ', ', ncol(X_test)))

print(paste0('Length of y_train: ', length(y_train)))

print(paste0('Length of y_test:  ', length(y_test)))

[Out]:
[1] "Dim of X_train: 74, 6"
[1] "Dim of X_test:  19, 6"
[1] "Length of y_train: 74"
[1] "Length of y_test:  19"



X_test

A data.frame: 19 × 6
PriceHorsepowerRPMLengthTypeOrigin
<dbl><int><int><int><fct><fct>
448.0815500168Smallnon-USA
233.92005500195Midsizenon-USA
398.4555700151Smallnon-USA
4012.5905400164Sportynon-USA
329.11725500180Compactnon-USA
538.3825000164Smallnon-USA
4510.01246000172Smallnon-USA
9020.01345800180Compactnon-USA
4212.11025900173Smallnon-USA
1616.31704800178VanUSA
720.81704800200LargeUSA
1140.12956000204MidsizeUSA
739.0745600177SmallUSA
1213.41105200182CompactUSA
823.71804000216LargeUSA
239.2926000174SmallUSA
1716.61654000194VanUSA
7411.11105200181CompactUSA
1415.11604600193SportyUSA


table(X$Origin)

[Out]: USA non-USA 48 45



table(X_test$Origin)

[Out]: USA non-USA 10 9


y_test

  1. [Out]: 33
  2.  
  3. 25
  4.  
  5. 50
  6.  
  7. 36
  8.  
  9. 26
  10.  
  11. 37
  12.  
  13. 29
  14.  
  15. 30
  16.  
  17. 46
  18.  
  19. 23
  20.  
  21. 28
  22.  
  23. 25
  24.  
  25. 41
  26.  
  27. 36
  28.  
  29. 25
  30.  
  31. 33
  32.  
  33. 20
  34.  
  35. 31
  36.  
  37. 28





참고로 (1-1) 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할을 위의 (1-3)에서 정의한 train_test_split() 사용자 정의 함수를 사용해서 하면 아래와 같습니다. (shuffle=TRUE)



# split of train, test set by random sampling using train_test_split() function

split_list <- train_test_split(X, y

                               , test_size=0.2

                               , shuffle=TRUE

                               , random_state=2004

                               , stratify=FALSE)


X_train <- data.frame(split_list[1])

X_test  <- data.frame(split_list[2])

y_train <- unlist(split_list[3])

y_test  <- unlist(split_list[4])




참고로 (1-2) 순차 샘플링에 의한 Train, Test set 분할을 위의 (1-3)에서 정의한 train_test_split() 사용자 정의 함수를 사용해서 하면 아래와 같습니다. (shuffle=FALSE)



# split of train, test set by sequential sampling using train_test_split() function

split_list <- train_test_split(X, y

                               , test_size=0.2

                               , shuffle=FALSE

                               , random_state=2004

                               , stratify=FALSE)


X_train <- data.frame(split_list[1])

X_test  <- data.frame(split_list[2])

y_train <- unlist(split_list[3])

y_test  <- unlist(split_list[4])

 




  (2) 여러개의 숫자형 변수를 가진 DataFrame을 표준화하기 (Standardization of Nuemric Data)


(2-1) z-변환 (z-transformation, standardization)


X_train, X_test 데이터셋에서 숫자형 변수(numeric variable)와 범주형 변수(categorical varialble)를 구분한 후에, 숫자형 변수로 이루어진 DataFrame 에 대해서 z-표준화 변환 (z-standardization transformation)을 해보겠습니다. (* 참고 : https://rfriend.tistory.com/52)


여러개의 변수를 가진 DataFrame이므로 X_mean <- apply(X_train_num, 2, mean) 로 Train set의 각 숫자형 변수별 평균을 구하고, X_stddev <- apply(X_train_num, 2, sd) 로 Train set의 각 숫자형 변수별 표준편차를 구했습니다. 


그리고 scale(X_train_num, center=X_mean, scale=X_stddev) 로 Train set의 각 숫자형 변수를 z-표준화 변환을 하였으며, scale(X_test_num, center=X_mean, scale=X_stddev) 로 Test set의 각 숫자형 변수를 z-표준화 변환을 하였습니다. 


이때 조심해야 할 것이 있는데요, z-표준화 변환 시 사용하는 평균(mean)과 표준편차(standard deviation)는 Train set으로 부터 구해서 --> Train set, Test set 에 적용해서 z-표준화를 한다는 점입니다. 왜냐하면 Test set는 미래 데이터(future data), 볼 수 없는 데이터(unseen data) 이므로, 우리가 알 수 있는 집단의 평균과 표준편차는 Train set으로 부터만 얻을 수 있기 때문입니다.  (많은 분석가가 그냥 Train, Test set 구분하기 전에 통채로 scale() 함수 사용해서 표준화를 한 후에 Train, Test set으로 분할을 하는데요, 이는 엄밀하게 말하면 잘못된 순서입니다)



# split numeric, categorical variables

X_train_num <- X_train[, c('Price', 'Horsepower', 'RPM', 'Length')]

X_train_cat <- X_train[, c('Type', 'Origin')]

X_test_num  <- X_test[ , c('Price', 'Horsepower', 'RPM', 'Length')]

X_test_cat  <- X_test[ , c('Type', 'Origin')]


# (1) Z Standardization

# (1-1) using scale() function

X_mean   <- apply(X_train_num, 2, mean)

X_stddev <- apply(X_train_num, 2, sd)


print('---- Mean ----')

print(X_mean)

print('---- Standard Deviation ----')

print(X_stddev)

[Out]:
[1] "---- Mean ----"
     Price Horsepower        RPM     Length 
  20.22703  146.08108 5278.37838  183.67568 
[1] "---- Standard Deviation ----"
     Price Horsepower        RPM     Length 
  9.697073  51.171149 594.730345  14.356620 



X_train_scaled <- scale(X_train_num, center=X_mean, scale = X_stddev)

head(X_train_num_scaled)

A matrix: 6 × 4 of type dbl
PriceHorsepowerRPMLength
1-0.44621989-0.11883811.7177896-0.46498935
41.801881070.50651430.37264220.64947906
51.007827061.21003570.70892910.16189913
41-0.044036690.27200720.8770725-0.60429791
43-0.28122166-0.11883810.54078560.09224485
46-1.05465089-1.05686670.4567139-1.23118639


# note that 'mean' and 'stddev' are calculated using X_train_num dataset (NOT using X_test_num)

X_test_scaled <- scale(X_test_num, center=X_mean, scale = X_stddev)

head(X_test_num_scaled)

A matrix: 6 × 4 of type dbl
PriceHorsepowerRPMLength
44-1.2608987-1.27183150.3726422-1.0918778
21.41001031.05369760.37264220.7887876
39-1.2196491-1.77993030.7089291-2.2760005
40-0.7968411-1.09595120.2044988-1.3704949
30.91501560.50651430.3726422-0.2560265
53-1.2299615-1.2522893-0.4680750-1.3704949



# combine X_train_scaled, X_train_cat

X_train_scaled <- cbind(X_train_num_scaled, X_train_cat)


# combine X_trest_scaled, X_test_cat

X_test_scaled <- cbind(X_test_num_scaled, X_test_cat)





(2-2) [0-1] 변환 ([0-1] transformation, normalization)


각 숫자형 변수별 최소값(min)과 최대값(max)을 구해서 [0-1] 사이의 값으로 변환해보겠습니다. 

(* 참고 : https://rfriend.tistory.com/52)



# (2) [0-1] Normalization

# 0-1 transformation

X_max <- apply(X_train_num, 2, max)

X_min <- apply(X_train_num, 2, min)

X_train_num_scaled <- scale(X_train_num, center = X_min, scale = (X_max - X_min))

X_test_num_scaled <- scale(X_test_num, center = X_min, scale = (X_max - X_min))


head(X_train_num_scaled)

A matrix: 6 × 4 of type dbl
PriceHorsepowerRPMLength
10.155963300.32489450.92592590.4615385
40.555963300.45991560.62962960.6666667
50.414678900.61181430.70370370.5769231
410.227522940.40928270.74074070.4358974
430.185321100.32489450.66666670.5641026
460.047706420.12236290.64814810.3205128



head(X_test_num_scaled)

A matrix: 6 × 4 of type dbl
PriceHorsepowerRPMLength
440.011009170.075949370.62962960.3461538
20.486238530.578059070.62962960.6923077
390.01834862-0.033755270.70370370.1282051
400.093577980.113924050.59259260.2948718
30.398165140.459915610.62962960.5000000
530.016513760.080168780.44444440.2948718


# combine X_train_scaled, X_train_cat

X_train_scaled <- cbind(X_train_num_scaled, X_train_cat)


# combine X_trest_scaled, X_test_cat

X_test_scaled <- cbind(X_test_num_scaled, X_test_cat)





 (3) 여러개의 범주형 변수를 가진 DataFrame에서 가변수 만들기 (Getting Dummy Variables) 


(3-1) caret 패키지의 dummyVars() 함수를 이용하여 DataFrame 내 범주형 변수로부터 가변수 만들기



library(caret)


# fit dummyVars()

dummy <- dummyVars(~ ., data = X_train_cat, fullRank = TRUE)


# predict (transform) dummy variables

X_train_cat_dummy <- predict(dummy, X_train_cat)

X_test_cat_dummy <- predict(dummy, X_test_cat)


head(X_train_cat_dummy)

A matrix: 6 × 6 of type dbl
Type.LargeType.MidsizeType.SmallType.SportyType.VanOrigin.non-USA
001001
010001
000001
010001
010001
010000


head(X_test_cat_dummy)

A matrix: 6 × 6 of type dbl
Type.LargeType.MidsizeType.SmallType.SportyType.VanOrigin.non-USA
75000100
76010000
77100000
78000001
79001000
80001001





(3-2) 조건문 ifelse() 함수를 이용하여 수작업으로 가변수 만들기 

        (creating dummy variables manually using ifelse())


아무래도 (3-1)의 caret 패키지를 이용하는 것 대비 수작업으로 할 경우 범주형 변수의 개수와 범주형 변수 내 class 의 종류 수가 늘어날 수록 코딩을 해야하는 수고가 기하급수적으로 늘어납니다. 그리고 범주형 변수나 class가 가변적인 경우 데이터 전처리 workflow를 자동화하는데 있어서도 수작업의 하드코딩의 경우 에러를 야기하는 문제가 되거나 추가적인 비용이 될 수 있다는 단점이 있습니다. 


범주형 변수 내 범주(category) 혹은 계급(class)이 k 개가 있으면 --> 가변수는 앞에서 부터 k-1 개 까지만 만들었습니다. (회귀모형의 경우 dummy trap 을 피하기 위해)



# check level (class) of categorical variables

unique(X_train_cat$Type)

  1. [Out]: Small
  2.  
  3. Midsize
  4.  
  5. Compact
  6.  
  7. Large
  8.  
  9. Sporty
  10.  
  11. Van

unique(X_train_cat$Origin)

  1. [Out]: non-USA
  2.  
  3. USA


# get dummy variables from train set

X_train_cat_dummy <- data.frame(

    type_small = ifelse(X_train_cat$Type == "Small", 1, 0)

    , type_midsize = ifelse(X_train_cat$Type == "Midsize", 1, 0)

    , type_compact = ifelse(X_train_cat$Type == "Compact", 1, 0)

    , type_large = ifelse(X_train_cat$Type == "Large", 1, 0)

    , type_sporty = ifelse(X_train_cat$Type == "Sporty", 1, 0)

    , origin_nonusa = ifelse(X_train_cat$Origin == "non-USA", 1, 0)

)


head(X_train_cat_dummy)

A data.frame: 6 × 6
type_smalltype_midsizetype_compacttype_largetype_sportyorigin_nonusa
<dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl>
100001
010001
001001
010001
010001
010000


# get dummy variables from test set

X_test_cat_dummy <- data.frame(

    type_small = ifelse(X_test_cat$Type == "Small", 1, 0)

    , type_midsize = ifelse(X_test_cat$Type == "Midsize", 1, 0)

    , type_compact = ifelse(X_test_cat$Type == "Compact", 1, 0)

    , type_large = ifelse(X_test_cat$Type == "Large", 1, 0)

    , type_sporty = ifelse(X_test_cat$Type == "Sporty", 1, 0)

    , origin_nonusa = ifelse(X_test_cat$Origin == "non-USA", 1, 0)

)


head(X_test_cat_dummy)

A data.frame: 6 × 6
type_smalltype_midsizetype_compacttype_largetype_sportyorigin_nonusa
<dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl>
000010
010000
000100
001001
100000
100001





  (4) 숫자형 변수와 범주형 변수 전처리한 데이터셋을 합쳐서 Train, Test set 완성하기



# combine X_train_scaled, X_train_cat

X_train_preprocessed <- cbind(X_train_num_scaled, X_train_cat_dummy)

head(X_train_preprocessed)

A data.frame: 6 × 10
PriceHorsepowerRPMLengthtype_smalltype_midsizetype_compacttype_largetype_sportyorigin_nonusa
<dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl>
0.15596330.34693880.92592590.4615385100001
0.48623850.59183670.62962960.6923077010001
0.39816510.47755100.62962960.5000000001001
0.55596330.47755100.62962960.6666667010001
0.41467890.62448980.70370370.5769231010001
0.15229360.22448980.51851850.6153846010000


 

# combine X_trest_scaled, X_test_cat

X_test_preprocessed <- cbind(X_test_num_scaled, X_test_cat_dummy)

head(X_test_preprocessed)

A data.frame: 6 × 10
PriceHorsepowerRPMLengthtype_smalltype_midsizetype_compacttype_largetype_sportyorigin_nonusa
<dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl><dbl>
750.188990830.428571430.29629630.70512821000010
760.203669720.591836730.44444440.69230769010000
770.311926610.469387760.37037040.46153846000100
780.390825690.346938780.81481480.55128205001001
790.067889910.122448980.44444440.44871795100000
800.018348620.073469390.66666670.06410256100001




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Posted by R Friend R_Friend

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