인코딩 선택 질문
LabelEncoder는 텍스트값을 정수로 바꿔주는 것만하고 서열관계는 모르기 떄문에
트리기반구조인 RF, LGBM에서는 괜찮지만 선형모델에서는 원핫인코딩이 더 적절하다는데 시험환경에서이것까지 신경써야할정도로 유의한 차이인가요? 아니면 선형모델에서도 라벨써도 크게 지장없나요?
답변 2
0
잘 알고 계신 것 같습니다. 선형모델은 원핫이 더 적절한 것은 맞아요!
하지만 컬럼수가 너무 많아진다면 선형 모델자체가 성능이 떨어질 수도 있습니다.
랜포와 라이트지비엠 말고도 여러 모델을 사용할 수 있을 정도의 수준이시면 비교가 가능하실 것 같아요
모든 의사결정은 평가지표를 기준으로 판단해 주시면됩니다. 💪💪💪
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. dnrwls9115님께서 인코딩 방법에 대해 질문해 주셨네요.
인코딩 방법 선택의 차이:
- LabelEncoder는 카테고리 값을 정수로 변환하여 트리기반 모델에서는 그대로 사용하셔도 큰 문제가 없는 반면, 선형모델에서는 원핫 인코딩을 사용하는 것이 일반적인 이유는 각 카테고리 사이의 거리나 관계가 암시되지 않는다는 점 때문입니다. LabelEncoder를 선형 모델에서 사용하면, 모델이 카테고리 사이에 서열 관계를 이해하게 되는 부작용이 있을 수 있습니다.
- LabelEncoder는 카테고리 값을 정수로 변환하여 트리기반 모델에서는 그대로 사용하셔도 큰 문제가 없는 반면, 선형모델에서는 원핫 인코딩을 사용하는 것이 일반적인 이유는 각 카테고리 사이의 거리나 관계가 암시되지 않는다는 점 때문입니다. LabelEncoder를 선형 모델에서 사용하면, 모델이 카테고리 사이에 서열 관계를 이해하게 되는 부작용이 있을 수 있습니다.
시험 환경에서의 실무 적용:
- 시험 환경에서는 종종 시간 제약과 다른 변수들이 있으므로, 성능이 크게 다르지 않다면 LabelEncoder를 사용하여 빠르게 처리할 수 있습니다. 다만, 경우에 따라 원핫 인코딩이 필요할 수 있으니, 사전에 모형의 특성과 데이터셋 특성을 이해하고 적용해 보시는 것을 추천드립니다.
- 시험 환경에서는 종종 시간 제약과 다른 변수들이 있으므로, 성능이 크게 다르지 않다면 LabelEncoder를 사용하여 빠르게 처리할 수 있습니다. 다만, 경우에 따라 원핫 인코딩이 필요할 수 있으니, 사전에 모형의 특성과 데이터셋 특성을 이해하고 적용해 보시는 것을 추천드립니다.
추가적인 정보는 아래의 유사한 질문과 답변 링크들을 통해 확인하실 수 있습니다:
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.
1유형 강의 다 나간 후 어떻게 할까요?
0
13
1
점수차가 많이 나는데 따로 하신게 있으신가요?
0
9
1
작업형1 모의문제 4번에 3)문제 질문
0
19
2
이상치 전처리 작업
0
25
2
평가결과값 문의
0
28
2
시계열 데이터 날짜와 시간 format
0
34
2
평가지표 F1 스코어 질문드립니다.
0
27
2
작업형 2 기출7회분에서
0
38
2
작업형2 모의문제1 (30강)
0
34
2
수강 기간 연장 문의 드립니다.
0
41
2
수강 계획과 관련해 문의 드립니다.
0
30
2
작업형1 - 연습문제 16~39 풀이는 몇강을 보면 되나요?
0
50
2
작업형 1 -연습문제 4-6
0
38
2
작업형 1 유형 부분
0
42
2
작업형 1 (삭제예정, 구 버전)
0
51
2
수강기간 연장 문의드립니다.
0
38
2
2유형 레이블 인코딩 VS 원핫 인코딩
0
37
3
수강기간 연장 문의드립니다.
0
44
2
인덱스 슬라이싱
0
37
2
질문 드립니다.
0
50
2
강의 내용 관련 질문드립니다~
0
46
2
수강 연장 문의
0
63
2
강의자료 일괄 다운로드
0
62
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
48
2