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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

Encoder 관련 문의

67

jinhakeun

작성한 질문수 6

0

  1. 기출에서 쓰신 Encoder가 RobustEncoder, 원핫인코더, LabelEncoder가 있는데 분류, 회귀 문제 구분없이 아무것이나 쓰면 되는 것인가요? 3 인코더를 구분해서 써야하는 특징이 있나요?

 

  1. 시험환경 테스트에서 단축키(실행) Alt+Enter가 되지 않는데 실제로도 그런 것인가요? 시험장 환경에서 실행버튼 클릭 외 단축키가 있는 지 궁금합니다.

감사합니다.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

  1. 인코더는

    1. 원핫과 레이블 2개를 알려드렸어요

    2. 스케일러에서 스탠다드, 민맥스, 로버스트를 알려드렸어요

    3. 아무거나 쓰면 됩니다.

  2. 네 단축키 없어요. 유일하게 사용가능한 단축키는 주석 처리입니다.

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jinhakeun님께서 문의하신 내용에 대해 답변 드리겠습니다.

1. 인코더 선택에 대한 질문

분류 또는 회귀 문제 해결 시 인코더의 선택은 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 기본적으로 다음과 같은 특징이 있습니다:

  • LabelEncoder: 순차적 변환을 통해 범주형 변수를 0부터 N까지 정수로 바꾸는 방법입니다. 주로 단일 클래스 내에서 라벨을 줄 때 사용되며, 각 라벨 간의 순서를 의미하지 않는 경우 주의해야 합니다. 특히 회귀 문제에서는 사용을 피하는 것이 좋습니다.

  • 원핫 인코딩: pd.get_dummies() 등을 통해 범주형 변수를 이진 변수로 변환합니다. 각 범주에 대한 별도의 열을 생성하며, 범주 간의 순서 없이 고유 값들을 표현해야 할 때 주로 사용됩니다. 이는 일반적으로 분류 및 회귀 모두에 적합합니다.

  • RobustEncoder: 일반적으로 많이 사용되지 않지만, 데이터에 큰 스케일의 변동이 있을 때 안정성을 높이기 위한 방법으로 사용할 수 있습니다. 하지만 일반적인 인코딩 방법보다는 덜 사용되는 경우가 많습니다.

관련 질문 자료

2. 시험환경의 단축키 사용

시험 환경에서의 단축키 사용 여부는 시험 기관의 시스템 설정에 따라 다를 수 있습니다. 일반적으로 시험 환경은 제한적이므로, 익숙한 단축키가 작동하지 않을 수 있습니다. 실행 버튼 클릭 외의 단축키는 시스템에서 미리 제공된 가이드라인을 참고하시는 것이 권장됩니다. 시험장에 따라 조작 및 단축키는 다를 수 있으니, 시험 전에 제공된 도움말이나 안내를 꼭 읽어보시기 바랍니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

작업형 1 유형 부분

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작업형 1 (삭제예정, 구 버전)

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수강기간 연장 문의드립니다.

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2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩

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수강기간 연장 문의드립니다.

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1

인덱스 슬라이싱

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질문 드립니다.

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강의 내용 관련 질문드립니다~

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수강 연장 문의

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강의자료 일괄 다운로드

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수강기간 연장 문의드립니다

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list 문제 질문드립니다~

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빅분기 실기 12회 재도전

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강의 기간 연장 가능여부 검토 요청건

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수강기간 연장 문의 드립니다

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수강기간 연장 문의드립니다

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질문이요

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문제 3-2 질문드립니다

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변수, 칼럼 , df 구분

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수강기간 연장 문의

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