범주형변수 인코딩

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 우현님.

범주형 변수를 인코딩할 때에는 라벨 인코딩과 원핫 인코딩이라는 두 가지 대표적인 방법이 있습니다. 이 두 가지 방법은 각각의 장단점이 있으며, 사용자의 필요에 따라 선택적으로 사용될 수 있습니다.

라벨 인코딩은 각 범주형 값에 숫자를 부여하여 인코딩하는 방법으로, 순서가 있는 경우에 유용합니다. 하지만, 순서가 없는 범주형 값에 대해서는 부적절한 경우가 있습니다. 반대로, 원핫 인코딩은 범주형 변수의 각 고유 값을 이진형 변수로 변환하여, 주로 순서가 없는 범주형 데이터를 다룰 때 사용됩니다.

데이터의 특정 상황이나 모델의 성격에 따라 인코딩 방법을 선택해야 할 때가 있습니다. 예를 들어, 트리 기반 모델에서는 라벨 인코딩이 잘 작동할 수 있지만, 선형 회귀 등의 모델에서는 원핫 인코딩이 더 유리할 수 있습니다.

pd.get_dummies() 함수를 사용하면 원핫 인코딩을 간편하게 적용할 수 있으며, 이는 자동으로 범주형 변수들을 찾아 인코딩합니다. 만약 순서나 범주의 중요도가 없는 명목형 데이터라면, pd.get_dummies로 전체 데이터 프레임에 대해 원핫 인코딩을 적용해도 무방합니다.

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- 라벨인코딩과 원핫인코딩 후, 데이터 크기 비교

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