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머신러닝: 순서형 인코딩 전략

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 2025. 3. 4. 23:46
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