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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 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 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..