light gbm 인코딩

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

박나현님의 질문에 대해, object 타입 데이터를 astype을 통해 category로 변경하는 것이 인코딩의 일부로 간주될 수 있는지, 그리고 이 방법이 LightGBM과 랜덤 포레스트 모델에 적용 가능한지에 대한 궁금증을 해소하기 위해 관련 내용을 찾아보았습니다.

작업형2 모의문제2 에서 LightGBM 적용 방법에 대한 질문과 답변에서, LightGBM 모델은 object 타입을 category로 변경하여 모델링에 사용할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 여기에서는 object 타입 데이터를 category로 변경하는 것이 기술적인 인코딩 절차의 일부로 보는 것이 적절합니다. LightGBM은 내부적으로 카테고리 형태의 데이터를 처리할 수 있는 기능을 갖고 있기 때문에, 명시적인 레이블 또는 원-핫 인코딩 없이도 범주형 데이터를 다룰 수 있습니다. 이러한 기능은 특히 범주의 개수가 많을 때 유리하며, 데이터의 원형을 유지하면서도 효율적인 학습이 가능하게 합니다. 관련 내용은 작업형2 모의문제2 lightGBM 적용 질문에서 더 자세히 확인하실 수 있습니다.

랜덤 포레스트(Random Forest, RF) 모델을 사용할 경우, RF는 LightGBM과 달리 범주형 데이터를 직접 처리할 수 있는 능력이 부족하기 때문에 레이블 또는 원-핫 인코딩을 통해 숫자형 데이터로 변환하는 과정이 필요합니다. 따라서, 질문하신 내용처럼 문자열 자료를 카테고리로만 바꾸고 RF를 사용하는 것은 권장되지 않습니다.

결론적으로, LightGBM에 대해서는 카테고리로 변환하는 방법을 사용할 수 있지만, 랜덤 포레스트 모델에는 해당 방법을 직접 적용할 수 없습니다. LightGBM으로 범주형 데이터를 처리하는 과정은 인코딩의 한 형태로 간주될 수 있으며, 효율적인 모델링에 도움을 줍니다.

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