라벨 인코딩 문의

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님.

라벨 인코딩에서의 숫자들은 특정한 기준을 가지고 정해지는 것이 아닙니다. 일반적으로 LabelEncoder는 알파벳 순서 또는 데이터 내의 순서를 기준으로 고유한 각 문자열을 숫자로 변환합니다. 즉, 데이터에 포함된 고유한 값들을 내부적으로 정렬한 후 각각을 높은 순서에 따라 0부터 시작하는 숫자로 매핑하는 것입니다. 때문에 ‘State-gov’가 6번, ‘private’가 3번인 이유는 해당 문자열이 응집된 고유 값의 리스트에서 해당하는 위치이거나, 사전식 정렬 순서에 기반한 결과입니다.

이 과정은 데이터 종류에 따라 달라질 수 있기에, 레이블 인코딩이 모델에 어떤 영향을 줄 수 있는지 잘 이해하고 사용하는 것이 중요합니다. 특히 지도 학습에서 라벨 인코딩을 사용할 때, 범주 값들이 모델에 숫자로 인식되어 순서나 크기에 대해 잘못된 가정을 할 수 있으므로, 경우에 따라 원핫 인코딩을 사용하는 것이 바람직할 수 있습니다.

관련해서 더 궁금한 점이 있다면 아래 유사한 질문들을 참조해 보시면 도움이 될 것입니다:

인코딩과 컬럼선택기준: 이 게시물에서는 인코딩을 선택하는 기준 및 의미에 대해 논의합니다.
피처엔지니어링-n/c_train데이터로 분리 후 다시 컬럼 나열해주는 이유?: 여기서는 라벨 인코딩 시의 고려 사항에 대해 다룹니다.

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.

인프런 커뮤니티 질문&답변