범주형 변수 인코딩 - 기본을 탄탄히!

개요

이번 주제학습에서는 범주형 변수 인코딩의 전반적인 개념과 실용적인 적용 방법을 다루고 있습니다. 복잡하고 다양한 범주형 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 학습하는 것은 데이터 분석과 머신 러닝에서 필수적인 기술입니다. 교재는 세 개의 주요 스테이지로 구성되어 있으며, 각 스테이지는 범주형 변수의 다양한 유형과 그에 적합한 인코딩 기법에 초점을 맞추고 있습니다.

스테이지 1에서는 범주형 변수의 기본 유형과 특성을 이해하고, 스테이지 2와 3에서는 순서형 및 명목형 범주형 변수에 대한 구체적인 인코딩 방법을 다룹니다. 이 과정을 통해 학습자들은 데이터 분석 및 모델링에서 범주형 변수를 효과적으로 활용하는 방법을 배우게 됩니다.

학습 목표

1. 범주형 변수의 유형 및 특징 이해

범주형 변수의 기본 유형(명목형과 순서형)을 이해하고, 각 유형의 특징을 식별하는 능력을 개발합니다. 이를 통해 데이터셋 내에서 범주형 변수를 올바르게 파악하고 분석하는 기초를 다지게 됩니다.

2. 순서형(Ordinary) 범주형 변수에 대한 인코딩 기법 익히기

순서형 변수에 적합한 인코딩 방법(Label Encoding, Direct Mapping, Ordinary Encoding 등)을 배우고, 이를 실제 데이터에 적용하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 순서형 변수의 순서 정보를 효과적으로 모델에 반영하는 방법을 이해하게 됩니다.

3. 명목형(Normal) 범주형 변수에 대한 인코딩 기법 익히기:

명목형 변수에 적합한 인코딩 방법(One Hot Encoding, Binary Encoding 등)을 학습하고, 이들 기법의 적용 방법과 주의점에 대해 이해합니다. 이 과정에서 각 인코딩 기법이 모델 성능에 미치는 영향과 적용 시 고려해야 할 요소들을 학습하게 됩니다.