원핫인코딩

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 양지은님.

원핫인코딩을 사용하는 것에 대해 질문해 주셨군요. 원핫인코딩은 머신러닝에서 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환할 때 매우 유용한 방법입니다. pd.get_dummies() 함수를 사용하면 범주형 데이터를 자동으로 인코딩할 수 있습니다.

원핫인코딩은 대부분의 알고리즘에서 잘 작동하며, 특히 선형 모델이나 통계적 모델을 사용할 경우 다중공선성을 줄여주는 장점이 있습니다. 그러나, 모델의 종류와 데이터의 특성에 따라 다른 인코딩 방법이 필요할 수도 있습니다. 예를 들어, 범주 수가 매우 많거나 데이터가 희소한 경우 라벨 인코딩이나 다른 방법이 더 적합할 수 있습니다.

질문하신 “2유형에서 어떤 문제든 원핫인코딩으로만 진행해도 될까요?“에 대한 답변은, 대부분의 경우 원핫인코딩을 사용해도 무방하지만, 데이터의 특성과 적용할 모델의 특징에 따라 적절한 인코딩 방법을 선택하는 것이 필요합니다. 이는 모델의 성능에 직접적인 영향을 줄 수 있기 때문입니다.

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- 4회 기출 유형(작업형2) 15:15 질문드립니다.
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