작업형2. 인코딩에 대해 질문드립니다.
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작성한 질문수 3
안녕하세요, 공부하다가 인코딩에 대해 궁금한 것이 있어서 질문드립니다. 라벨링 / 원-핫 인코딩에 대해 이해는 했는데 train과 test 고유값 수 비교를 해봤을 때 다르면 concat사용해서 합치고 분리해도 괜찮다는 관련질문을 봤습니다. 여기서 제가 궁금한 것이 생겼는데요, 만약에 칼럼 수가 많아져서 실행시간이 10초 경과하여 취소가 될 경우를 대비하여 각 각 인코딩 코드를 외워야 하는 걸까요? 시험장에서 코딩할 때 긴장해서 코드를 까먹을까 봐 가능한 한 코드만 외우고 싶어서 질문 드립니다.
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 송경근님.
원-핫 인코딩 후 컬럼 수가 크게 늘어 실행이 오래 걸리는 경우에는 모든 범주형 컬럼에 원-핫 인코딩을 적용하기보다, 고유값이 많은 컬럼은 라벨 인코딩하고 고유값이 적은 컬럼은 원-핫 인코딩하는 방법을 고려할 수 있습니다. 관련 답변에서는 카테고리가 10개 이상인 컬럼은 라벨 인코딩해도 좋고, 전체를 라벨 인코딩하는 것도 가능하다고 안내하고 있습니다.
- 작업형2 모의문제 2번 질문이 있습니다.
원-핫 인코딩으로 컬럼 수가 늘어 실행이 오래 걸리는 상황에 대한 답변입니다.
또한 train과 test를 합쳐 인코딩한 뒤 다시 나누는 방식은 문제없는 경우에도 사용할 수 있다는 답변이 있습니다.
따라서 시험장에서 인코딩 방법을 여러 갈래로 복잡하게 외우기보다는, 고유값이 많은 컬럼은 라벨 인코딩하는 기본 방식을 익혀두고, train과 test의 범주를 함께 처리해야 하는 경우에는 concat 후 인코딩하는 방식을 참고하시면 좋겠습니다.
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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