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[ML/전처리] encoding - label vs onehot

Categorical Encoding 범주형 변수를 머신러닝에 사용하려면, numerical 변수로 바꿔야한다. 그 방법에는 2가지가 있다. - label encoding : 순서가 있을 때, 고유값의 개수가 많아 one-hot 의 경우 메모리 소비가 많을 때 - One-Hot Encoding : 순서가 없을 때, 고유값 개수가 많지 않아 효율적인 경우 Label Encoding 순서를 가진 categorical feature - 의미 : 범주형 변수를 수치형 변수로 변경하는 것 - 표현 : n개의 범주형 데이터를 0부터 n-1까지의 연속적 수치 데이터로 표현 - 유의 : 인코딩 결과가 수치적 차이를 의미하진 않음 LabelEncoder from sklearn.preprocessing import Lab..
머신러닝(machine learning) 2022. 11. 29. 16:05
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