train_data = train_data.drop(["act_id", "iem_cd", "byn_dt", "bse_dt"], axis = 1)

...

L_encoder = LabelEncoder()
L_encoder.fit(iem["iem_krl_nm"])
train_data["iem_krl_nm"] = L_encoder.transform(train_data["iem_krl_nm"])
test_data["iem_krl_nm"] = L_encoder.transform(test_data["iem_krl_nm"])

위의 코드에서 굳이 iem_cd(종목코드) 를 drop 해놓고 밑에서 iem_krl_nm(종목명) 으로 레이블링을 다시 해주는 이유는?

학습 모델에 들어가는 칼럼들

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