함께하는 데이터 분석

안녕하세요. 머신러닝을 돌리기 전 전처리 작업 중 하나인 인코딩에 대해 살펴볼게요. 전 포스트에서 말씀드렸기에 간단하게 설명한다면 인코딩은 문자형 변수를 수치형 변수로 변환해주는 것입니다. 저번 포스팅에서는 Label Encoding을 알아봤고 이번에는 One-Hot Encoding을 살펴볼게요. One-Hot Encoding 머신러닝을 공부하신 분들이라면 한 번씩은 들어보셨을 One-Hot Encoding입니다. One-Hot Encoding은 말 그대로 하나만 Hot하고 나머지는 Cold 한다는 뜻입니다. 새로운 칼럼을 추가하여 해당하는 칼럼에만 1을 표시하고 나머지 칼럼에는 0을 표시합니다. 이제 Python을 통해 One-Hot Encoding을 진행해보겠습니다. 라이브러리 불러오기 import ..

안녕하세요. 머신러닝을 돌리기 전 전처리 작업 중 하나인 인코딩을 살펴보겠습니다. 머신러닝 알고리즘은 대부분 문자형 데이터를 이해하지 못하므로 수치형 데이터로 인코딩하는 작업은 거의 필수적이라고 할 수 있습니다. 그래서 오늘은 사이킷런의 대표적인 두 가지 인코딩 방법 중 Label Encoding을 알아보겠습니다. Label Encoding Label Encoding은 어떤 피쳐의 n개의 범주형 데이터를 0 ~ n-1의 수치형 데이터로 변환합니다. 이때 이 변환 값이 수치적 차이를 나타내는 것은 아닙니다. 따라서 선형 회귀 등의 알고리즘에는 적용하는 것은 적합하지 않고 트리 계열의 알고리즘에는 적용해도 괜찮습니다. 이제 Python을 통해 Label Encoding을 살펴보겠습니다. 라이브러리 불러오기 ..