더미 트랩
더미 트랩은 서로 다른 더미 변수가 동일한 정보를 담고 있는 상황을 말해요. 예를 들어, 어떤 직원이 회계 부서라면(즉 accounting 열의 값이 1이라면) 다른 어떤 부서에도 속하지 않음이 확실하죠(다른 열들의 값은 모두 0).
즉, 다른 모든 부서 더미를 보면 그 직원의 부서를 알아낼 수 있어요.
이 때문에 더미 변수가 $n$개 생성되면(여기서는 10개), 실제로는 \(n\) - 1개(여기서는 9개)만으로 충분하며, 마지막 $n$번째 열의 정보는 이미 포함되어 있어요.
따라서 기존의 department 열을 제거하고, 더미 트랩을 피하기 위해 부서 더미 중 하나를 삭제한 다음, 두 DataFrame을 결합할 거예요.
이 연습은 강의의 일부입니다
HR Analytics: Python으로 직원 이탈 예측하기
연습 안내
- "더미 트랩"을 피하기 위해
accounting열을.drop()하세요. - 더 이상 필요하지 않으므로 이전
department열을.drop()하세요. - 새로운
departmentsDataFrame을employee데이터셋과 조인하세요(이 부분은 미리 처리해 두었습니다).
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Drop the "accounting" column to avoid "dummy trap"
departments = departments.____("____", axis=1)
# Drop the old column "department" as you don't need it anymore
data = data.____("____", axis=1)
# Join the new DataFrame "departments" to your employee dataset: done
data = data.join(departments)