7회 3유형 2번문제 질문

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안녕하세요. parkjh980226님.

알고런입니다. 질문 주셔서 감사합니다.

일반적으로 순서가 없는 범주형 데이터에는 원핫인코딩을, 순서가 있는 범주형 데이터는 라벨 인코딩을 사용합니다. 예를 들어 순위가 있는 학점 A+, A, B, C, D, F 와 같은 것은 라벨 인코딩을 쓰는 거죠.

다만, 문제 자체가 회귀계수의 값이 가장 큰 변수를 찾는 것입니다. 이때 원핫인코딩을 사용하면 변수의 이름이 각 카테고리별로 별도 생성되는 문제가 있습니다.

예를 들어, 해당 문제에서 원핫인코딩을 하면 fuelType 하나가 fuelType_Petrol, fuelType_Hybrid처럼 여러 변수로 쪼개집니다. 그러면 문제에서 요구하는 "독립변수 중 회귀계수가 가장 큰 변수"를 구할 때:

• 원본 독립변수는 year, transmission, mileage, fuelType, tax, mpg, engineSize 7개인데

• 원핫인코딩 후에는 fuelType_Hybrid, fuelType_Petrol, transmission_Manual 등 이름과 개수가 바뀌어버림

그래서 문제의 의도(원본 변수 기준으로 답 출력)와 답 형식이 맞지 않게 됩니다.

라벨인코딩은 원본 변수명(fuelType, transmission)을 그대로 유지한 채 숫자로만 치환하기 때문에 문제 의도에 맞는 답 ('engineSize', 13051.49) 형태로 출력할 수 있습니다.

사실, 통계적으로는 순서 의미가 없는 범주형 변수에 라벨인코딩을 쓰는 게 이론적으로는 맞지 않습니다. 하지만, 빅분기 실기 시험에서는 이 방식이 관례라고 할 수 있습니다.

감사합니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. parkjh980226님.

회귀 분석을 수행할 때, 독립변수로 범주형 변수가 포함되는 경우 일반적으로 원핫인코딩(One-Hot Encoding)을 사용하는 것이 표준입니다. 그 이유는 원핫인코딩은 범주형 변수를 서로 다른 이진 변수들로 변환하여 사용하기 때문에 회귀 계수가 해석 가능하도록 합니다.

라벨인코딩(Label Encoding)의 경우, 범주형 변수의 크기 정보가 없다면 부적절할 수 있습니다. 라벨인코딩은 고유 범주를 정수로 변환하기 때문에, 회귀 분석에서는 순서에 의미가 있을 때만 사용할 수 있습니다. 따라서 잘못 사용하면 회귀 계수의 해석에 잔여 편향이 생겨 원하지 않는 정보를 줄 수 있습니다. 즉, 라벨인코딩 시 매핑하는 값에 따라 답이 달라질 수 있습니다.

회귀 계수가 가장 큰 변수를 구하라는 문제가 주어졌을 때, 원핫인코딩을 수행한 후, 각 더미 변수의 회귀 계수를 비교하는 것이 바람직합니다. 그렇다면 범주형 변수가 있을 때도 일관되고 명확한 해석을 제공할 수 있습니다.

이와 관련된 실전 문제나 다른 예제에서 어떻게 다루는지 익혀 보시고, 다중회귀 분석 및 범주형 변수 인코딩에서 더 많은 팁과 예제를 확인해 보시기 바랍니다. 이 링크에서는 면밀한 분석과 인코딩 방법에 대한 설명이 포함되어 있어 학습에 큰 도움이 될 것입니다.

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