타겟 인코딩
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분류 문제일때 타켓값을 인코딩 안해도 되는 건 항상 그런 건가요? 범주형 칼럼 인코딩은 필수인데 범주형 타겟값 인코딩은 왜 안하는지 궁금합니다..!
답변 2
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네 옛날에는 타겟 컬럼 전부 레이블 인코딩했어요
요즘 모델이 타겟은 레이블 인코딩 없이도 문자 그대로 받아줘요!
그래서 안했습니다 🙂
xgboost같은 모델은 아직 레이블 인코딩 해야 작동합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wltn3970님.
타겟값 인코딩에 대한 질문에 대해 설명해 드리겠습니다.
분류 문제에서 타겟 값은 범주형 데이터로 주어집니다. 머신러닝 알고리즘 중에는 타겟 값이 범주형 그대로 사용 가능한 경우도 있고, 인코딩이 필요한 알고리즘도 있습니다. 예를 들어, XGBoost는 타겟 변수를 숫자 형태로 라벨 인코딩해야 학습을 진행할 수 있지만, Random Forest나 LightGBM의 경우 문자가 포함된 타겟 변수도 별도의 인코딩 없이 사용할 수 있습니다.
타겟 값의 범주형 인코딩이 불필요한 경우는 주로 모델이 문자를 직접 처리할 수 있을 때입니다. 이 경우, 타겟 값에 대한 인코딩보다 중요한 것은 적절한 평가 지표를 선택하여 모델 성능을 평가하는 것입니다.
관련하여 더 자세히 알고 싶으시면, 아래의 링크를 참고하세요:
- 타겟 값의 인코딩 필요성 관련 질문
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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