인프런 커뮤니티 질문&답변

전처리의 모든 것은 모델 성능을 기준으로 합니다.

그렇지만 정해달라고 하면

카테고리가 10개 미만은 자유롭게

10개 이상은 라벨 인코딩하시죠!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

질문하신 “라벨인코딩, 원핫인코딩 중 선택하는 기준이 무엇인지”에 대해 질문자님의 상황과 일치하는 기존 답변을 찾았습니다.

• 인코딩과 컬럼선택기준 의 답변에서는 인코딩을 정하는 기준에 대해 다뤘습니다. 데이터를 전처리할 때 문자 데이터를 숫자로 변경하는 인코딩이 필수적이라고 설명하고 있습니다. 범주형 데이터가 있는 경우, train.info()를 통해 데이터 타입을 확인하고, object 자료형은 인코딩이 필요하다고 언급하고 있으며, 원핫 인코딩과 라벨 인코딩 중 어느 것을 선택하든지 사용하기 편한 것을 선택하라고 권고하고 있습니다. 특히 카테고리가 대략 10개가 넘어가면 라벨 인코딩을 사용한다고 합니다.

• 빅데이터 분석기사 (2회): 기출유형-작업형2 질문에 답변된 내용 중, 라벨인코딩을 해야 할 때와 원핫인코딩을 해야 할 때의 상황판단에 관한 내용이 있습니다. 카테고리 수에 따라 10개 이하면 원핫인코딩을 고려하고, 10개가 넘어가면 라벨인코딩을 진행한다고 해결방안을 제시했습니다.

이 정보는 데이터 인코딩 과정에서 어떤 방식을 선택해야 하는지 궁금하신 분들에게 도움이 될 것입니다. 데이터의 특성과 작업의 목적에 따라 라벨인코딩 또는 원핫인코딩 중 선택할 수 있으며, 특정 기준이 있지만 상황에 따라 달라질 수 있음을 이해하는 것이 중요합니다.

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