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머신러닝: One-Hot Encoding vs. Label Encoding

머신러닝 모델을 학습시키기 전에 데이터를 전처리하는 과정은 매우 중요합니다. 특히 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하는 인코딩(Encoding) 기법은 머신러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이번 글에서는 널리 사용되는 두 가지 인코딩 기법, One-Hot Encoding과 Label Encoding을 비교 분석하고, 각 기법의 장단점과 활용 사례를 살펴봅니다. 💡 범주형 데이터와 인코딩 (Categorical Data & Encoding) 머신러닝 모델은 숫자 데이터를 기반으로 학습합니다. 하지만 현실 세계의 데이터는 숫자뿐만 아니라 텍스트(Text)나 범주(Category) 형태의 범주형 데이터도 포함합니다. 예를 들어, “색상”이라는 변수가 “빨강”, “파랑”, “초록” 세 가지 값을 가..
머신러닝 2025. 3. 4. 23:45
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