categorical 변수의 수치화

성별을 여자 칼럼과 남자 칼럼으로 나누어 표현하는 것은 원-핫 인코딩(one-hot encoding)을 통해 카테고리 간에 계층적 혹은 수치적 대소관계가 없도록 하기 위해서입니다.

성별을 단일 숫자(예: 남자=1, 여자=0)로 표현하게 되면, 모델이 수치적 대소관계(남자 > 여자)를 잘못 학습할 위험이 있습니다.

반면, 서수형(ordinal) 카테고리는 그 값에 따라 순서나 등급을 나타내는 특성을 가지기 때문에, 사이즈와 같은 카테고리에는 L, M, S를 각각 3, 2, 1과 같이 숫자로 표현하는 것이 적합할 수 있습니다.

요약하면, 순서가 중요한 카테고리는 ordinal 인코딩을, 순서가 중요하지 않은 카테고리는 원-핫 인코딩을 사용하는 것이 좋습니다. 좋은 질문 감사합니다.