Encoder 관련 문의

작성한 질문수 6

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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.

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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

• 회귀문제에서 LabelEncoder 사용가능 여부: LabelEncoder와 원핫 인코딩의 용도에 대해 설명하고 있습니다.
  
• 3회 기출유형(작업형2) 코드 인코딩 방법 관련 질문: LabelEncoder와 원핫 인코딩의 차이점과 적절한 사용 상황에 대해 논의한 질문입니다.
  

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.