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머신러닝에서 레이블 인코딩은 범주형 데이터를 숫자 형태로 변환하는 기본적인 전처리 기법 중 하나이다. 이 글에서는 레이블 인코딩의 개념, 필요성, 방법, 그리고 주의사항에 대해 자세히 알아본다.📌 레이블 인코딩이란? (What is Label Encoding?)레이블 인코딩은 범주형 변수의 각 고유한 값을 0부터 시작하는 연속적인 정수로 변환하는 과정이다. 예를 들어, 'red', 'green', 'blue'와 같은 범주형 데이터를 0, 1, 2와 같은 숫자로 변환한다. 이는 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 형태로 데이터를 제공하기 위함이다.✨ 레이블 인코딩이 필요한 이유 (Why Label Encoding is Needed)머신러닝 모델은 대부분 숫자형 데이터를 입력으로 받는다. 따라서 문자열이나 범..

머신러닝 모델을 구축하는 과정에서 데이터 전처리는 매우 중요한 단계이다. 데이터 전처리는 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치며, 특히 범주형 변수를 다룰 때 적절한 인코딩 전략을 선택하는 것이 필수적이다. 이번 글에서는 순서형 변수를 인코딩하는 다양한 전략에 대해 알아보고, 각 전략의 장단점과 실용적인 예시를 살펴볼 것이다. 🧐 순서형 변수 (Ordinal Variable) 란 무엇인가? 순서형 변수는 값 사이에 자연스러운 순서가 존재하는 범주형 변수를 의미한다. 예를 들어, '만족도'를 나타내는 변수가 '매우 불만족', '불만족', '보통', '만족', '매우 만족'과 같은 값을 가질 수 있다. 이러한 변수는 각 범주 간의 상대적인 크기 비교가 가능하다는 특징을 지닌다. 순서형 변수를 인코딩하는 것..

머신러닝 모델을 훈련시키기 전에 데이터를 효과적으로 준비하는 것은 매우 중요합니다. 특히, 범주형 변수는 머신러닝 알고리즘이 직접적으로 처리하기 어려운 형태를 가지고 있어 특별한 처리가 필요합니다. 이 글에서는 범주형 변수가 무엇인지, 왜 처리해야 하는지, 그리고 다양한 처리 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 💡 범주형 변수 (Categorical Variables) 란?범주형 변수는 '색상', '크기', '지역' 등과 같이 몇 개의 범주(category) 또는 클래스(class)로 값을 나타내는 변수를 말합니다. 이러한 변수는 숫자 형태로 표현되지 않기 때문에 머신러닝 모델에 직접적으로 입력하기 어렵습니다. 예를 들어, '빨강', '파랑', '초록'과 같은 색상 정보나 '대', '중', '소'와 같..