작업형 2 베이스라인/라벨인코딩/원핫인코딩 질문

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

빅분기가자님의 질문은 베이스라인 모델 구축과 데이터 전처리 방법에 대한 것으로 이해됩니다. 구체적으로, 작업형 2에서 범주형(column type: ‘object’) 데이터를 제외하고 수치형 데이터만 사용하여 모델을 구축하는 접근법에 대한 질문이신 것 같습니다.

우선, 범주형 데이터를 처리하는 방법으로 라벨인코딩과 원핫인코딩 두 가지 접근법이 있습니다. 이는 각각의 사용 사례와 데이터의 특성에 따라 선택됩니다.

라벨인코딩은 카테고리 값을 숫자 값으로 변환하는 방식으로, 순서와 관계가 있는 데이터를 처리하는 데 적합할 수 있습니다.
원핫인코딩은 카테고리 값을 이진형 플래그로 변환하여, 모델이 카테고리 간의 순서나 거리를 해석하는 것을 방지하고자 할 때 사용됩니다.

이와 관련하여 비슷한 상황에서 나온 질문과 그에 대해 제공된 지식공유자의 답변이 여러분께 도움이 될 수 있습니다:

“빅데이터 분석기사 (2회): 기출유형-작업형2 질문” - 라벨인코딩과 원핫인코딩의 선택 기준과 검증 데이터 분리시 test_size 설정에 대한 조언을 포함합니다.
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“6회 작업형2 라벨인코딩” - 라벨인코딩을 진행할 때 발생한 KeyError에 대한 구체적인 해결 방법을 설명합니다.
“3회 기출유형(작업형2) 코드 인코딩 방법 관련 질문” - 인코딩 방식(원핫인코딩 vs 라벨인코딩) 선택에 대한 권장 사항 및 예시를 제공합니다.

이러한 질문에 대한 답변은 데이터 전처리 및 인코딩 접근법에 관한 귀하의 이해를 돕고, 특히 빅데이터 분석기사 작업형 2 시험 준비에 있어 실제 시나리오에서 어떻게 접근하는 것이 좋은지에 대한 통찰을 제공할 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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