기계 학습에서 범주형 변수 인코딩 적용

범주형 변수 인코딩은 기계 학습 알고리즘에서 이해하고 처리할 수 있는 형식으로 범주형 변수를 변환하는 데 사용되는 기계 학습의 중요한 전처리 단계입니다. 범주형 변수 또는 이산형 변수라고도 하는 범주형 변수는 가능한 값의 수가 제한된 변수를 나타냅니다. 일반적으로 사용되는 범주형 변수 인코딩 기술에는 원-핫 인코딩, 레이블 인코딩 및 이진 인코딩이 포함됩니다. 이러한 인코딩 기술을 통해 범주형 변수를 수치형 변수로 변환하여 기계 학습 알고리즘이 이러한 변수를 더 잘 처리하고 분석할 수 있습니다.

1. 범주형 변수의 개념

범주형 변수는 다양한 범주나 유형을 나타내는 데 사용되는 제한된 수의 이산 값을 갖는 변수입니다. 예를 들어, 성별은 범주형 변수이고 "남성"과 "여성"으로 나눌 수 있습니다. 색상도 범주형 변수이며 "빨간색", "파란색" 또는 "녹색" 등으로 나눌 수 있습니다. 이러한 값 사이에는 수치적 관계가 없지만 서로 다른 범주를 구별하는 데 사용됩니다. 범주형 변수는 통계 및 데이터 분석에서 중요한 역할을 하며 다양한 통계 분석 및 추론을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

머신러닝에서 알고리즘이 범주형 변수를 처리하고 분석하려면 일반적으로 숫자 형식으로 변환해야 합니다. 그러나 직접 변환하면 정보가 손실되거나 잘못 해석될 수 있습니다. 따라서 데이터의 정확성과 완전성을 보장하기 위해 범주형 변수를 적절한 수치 형식으로 변환하는 코딩 기술을 사용해야 합니다.

2. 일반적으로 사용되는 인코딩 기술

1. 원-핫 인코딩

원-핫 인코딩은 범주형 변수를 이진 벡터로 변환하는 인코딩 기술입니다. 각 범주는 요소에 해당하며, 그 중 한 요소만 1로 현재 범주를 나타내고 나머지 요소는 0입니다. 예를 들어 세 가지 범주(A, B, C)가 있는 범주형 변수가 있는 경우 원-핫 인코딩은 다음과 같습니다.

A->[1,0,0]

B->[ 0 ,1,0]

C->[0,0,1]

원-핫 인코딩은 이해하기 쉽고 구현하기 쉽지만 큰 저장 공간이 필요하고 대용량 데이터 세트를 처리할 때 효율성이 떨어집니다.

2. 레이블 인코딩

레이블 인코딩은 범주형 변수를 정수 레이블로 변환하는 방법으로, 기계 학습 알고리즘의 기능 엔지니어링 단계에서 자주 사용됩니다. 장점은 카테고리 이름을 숫자 레이블로 변환하여 알고리즘이 데이터를 더 쉽게 처리하고 분석할 수 있다는 것입니다. 라벨 인코딩을 통해 다양한 범주를 고유한 정수 값으로 매핑할 수 있으며, 이를 통해 데이터 표현과 계산을 단순화할 수 있습니다. 동시에 라벨 인코딩은 특징 공간의 차원을 줄이고 알고리즘의 효율성을 향상시킬 수도 있습니다. 결론적으로, 라벨 인코딩은 범주형 데이터를 더 잘 처리하는 데 도움이 되는 유용한 도구입니다.

Python의 scikit-learn 라이브러리에서는 LabelEncoder 클래스를 통해 라벨 인코딩을 구현할 수 있습니다. 이 클래스는 입력 범주 이름을 정수 레이블로 변환하고 레이블 인코더 개체를 반환합니다. 그런 다음 이 개체를 사용하여 입력 데이터의 범주 이름을 해당 정수 레이블로 변환할 수 있습니다.

3. 서수 인코딩

서수 인코딩은 범주형 변수를 순서 있는 정수로 변환하는 방법입니다. 이 접근 방식은 범주 간에 순차적인 관계가 있고 더 작은 정수가 더 낮은 범주 수준을 나타낸다고 가정합니다. 예를 들어 세 가지 범주(낮음, 중간, 높음)가 있는 범주형 변수가 있다고 가정하면 순서 코딩은 다음과 같습니다.

low->1

medium->2

high->3

서수 인코딩의 장점은 원-핫 인코딩보다 카테고리 간의 순차적 관계를 유지할 수 있고 저장 공간을 절약할 수 있다는 것입니다. 그러나 모든 경우에 적용되지는 않을 수도 있는 카테고리 간의 일부 순차적 관계를 가정합니다.

위는 범주형 변수에 일반적으로 사용되는 세 가지 코딩 기술입니다. 실제 응용 분야에서 인코딩 기술의 선택은 특정 데이터 유형, 분포 및 모델 요구 사항에 따라 달라집니다. 원-핫 인코딩은 범주형 변수에 값이 거의 없는 상황에 적합하고, 레이블 인코딩은 순서가 지정된 범주형 변수에 적합합니다. 범주형 변수에 값이 많은 경우 원-핫 인코딩을 사용하면 차원 폭발이 발생할 수 있습니다. 이 경우 레이블 또는 순서형 인코딩 사용을 고려할 수 있습니다. 가장 필요한 것은 기계 학습 모델마다 코딩 기술에 대한 요구 사항이 다르다는 것입니다. 예를 들어, 트리 모델은 원시 범주형 변수를 처리할 수 있는 경우가 많지만 선형 모델에는 인코딩이 필요한 경우가 많습니다.

위 내용은 기계 학습에서 범주형 변수 인코딩 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!