ONEHOTENCODING1 One-Hot Encoding이란 오늘은 ML/DL에서 데이터 전처리 시 활용하는 One-Hot Encoding에 대해 알아보겠습니다. 개념 One-hot 인코딩은 머신러닝에서 범주형 데이터를 처리할 때 자주 사용되는 기법입니다. 이는 범주형 변수를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 방법 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘들은 대부분 숫자를 입력으로 받습니다. 그러나 많은 데이터셋들은 숫자가 아닌 범주형 데이터, 예를 들어 '붉은', '파란', '녹색'과 같은 색상 레이블 또는 '고양이', '개', '토끼' 등의 동물 범주를 포함하고 있을 수 있습니다. One-hot 인코딩은 이러한 범주형 데이터를 0과 1로 이루어진 벡터로 변환합니다. 범주 각각에 대해 고유한 이진 벡터를 생성하며, 해당 범주에 해당하는 요소는 1이고, 나머지 요.. 2023. 7. 3. 이전 1 다음
