레이블 인코딩과 원핫 인코딩
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작성한 질문수 7
원핫 인코딩 : 순서가 없는 컬럼
레이블 인코딩 : 순서가 있는 컬럼
이렇게 공식화 해도 되는걸까요?
예를 들면
여자, 남자와 같은 컬럼이 있을 때는 원핫 인코딩
low, mid, high 같은 컬럼이 있을 때는 레이블 인코딩
아님 상황에 따라 각각 구별해야하는 걸까요?
답변 2
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말씀하신 공식은 기본 원칙으로는 맞고,
실무에서는 사용하는 모델 종류와 데이터 특성까지 함께 고려하고 있습니다.
트리 기반 모델(Random Forest, XGBoost, lightgbm 등)은 레이블 인코딩도 명목형(순서 없음)에 사용 가능하고
강의에서는 트리기반 모델을 설명하고 있어요. 이에 원핫, 레이블 어떤 것을 사용해도 괜찮습니다. 평가기준으로 성능이 좋은것으로 선택해 주세요!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김철분님.
질문해주신 대로 원핫 인코딩과 레이블 인코딩의 사용 사례를 구분하는 것은 매우 중요한 부분입니다. 먼저, 각 인코딩 방식의 사용 지침을 간단히 설명드리겠습니다.
원핫 인코딩
- 순서가 없는 범주형 데이터에 주로 사용됩니다. 예를 들어, 성별(여자, 남자)과 같은 경우에는 각 범주가 서로 다른 독립적인 범위로 유지되어야 하기 때문에 원핫 인코딩이 적절합니다.
- 이 방법은 각 범주를 개별적인 이진 특징으로 변환하여 모델이 범주 간의 순서를 오해하지 않도록 합니다.
레이블 인코딩
- 순서가 있는 범주형 데이터에 적합합니다. 예를 들어, 크기가 작은 경우 값의 크기가 자연스럽게 순서를 나타내는 경우(low, mid, high)에는 레이블 인코딩을 고려할 수 있습니다.
- 그러나 레이블 인코딩은 각 범주에 숫자를 할당하며, 숫자 간의 간격이 일정하거나 의미를 가질 수 있습니다. 회귀 모델에 사용 시 오히려 불리하게 작용할 수 있습니다.
모델의 유형과 데이터의 특성을 고려하여 상황에 적합한 인코딩 방식을 선택하는 것이 중요합니다. 데이터의 차원 수 증가, 메모리 사용량, 범주 간 순서 정보 유지 등이 사용할 인코딩 방식에 영향을 줄 수 있습니다.
관련 질문을 통해 더 자세한 정보를 얻고 싶으시면, 아래 링크에서 다른 수강생들의 질문과 답변을 참고해 보세요:
- “원핫 인코딩 , 라벨인코딩 선택의 기준”: 원핫 인코딩과 라벨 인코딩을 어떻게 선택해야 하는지 기준을 제시하고 있습니다.
- “원핫인코딩, 라벨인코딩 중 하나 결정해야할때”: 두 기법을 선택할 때 고려해야 할 요소들을 다루고 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.
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