원 핫 인코딩

1. One-Hot Encoding0) 정의· N개의 클래스를 N차원의 One-Hot 벡터로 표현되도록 변환한다 (고유값들을 피처로 만들고 정답에 해당하는 열은 1, 나머진 0으로 -)· 숫자의 차이가 모델에 영향을 미치는 선형 계열 모델에서 범주형 데이터로 변환할 때 사용한다.· Decision Tree 계열의 알고리즘은 Feature에 0이 많은 경우 성능이 떨어지기 때문에 Label Encoding을 수행한다. 1) 함수· sklearn.preprocessing.OneHotEncoder더보기· fit(데이터셋): 데이터셋을 기준으로 어떻게 변환할 지 학습· transform(데이터셋): argument로 받은 데이터셋을 원핫인코딩 처리· fit_transform(데이터셋): 학습과 변환을 한 번에 ..