인프런 커뮤니티 질문&답변
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퇴근후딴짓
지식공유자
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. 💪💪💪
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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.
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