수동 Ordinal Encodingdf['person_education'].replace({ 'High School': 0, 'Associate': 1, 'Bachelor': 2, 'Master': 3, 'Doctorate':4}, inplace=True)수동 mappinggender_mapping = {'male': 0, 'female': 1}home_ownership_mapping = {'RENT': 0, 'OWN': 1, 'MORTGAGE': 2, 'OTHER': 3}loan_intent_mapping = {'PERSONAL': 0, 'EDUCATION': 1, 'MEDICAL': 2, 'VENTURE': 3, 'HOMEIMPROVEMENT': 4, 'DEBTCONSOLI..

데이터 정보 및 결측치 확인 데이터 탐색# 범주형/수치형 변수 나누기 cat_cols = [var for var in df.columns if df[var].dtypes == 'object']num_cols = [var for var in df.columns if df[var].dtypes != 'object']print(f'범주형 columns: {cat_cols}')print(f'수치형 columns: {num_cols}') 범주형 columns: ['person_gender', 'person_education', 'person_home_ownership', 'loan_intent', 'previous_loan_defaults_on_file']수치형 columns: ['person_age', 'per..

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