머신러닝 전반전 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 파악 → 데이터 전처리: 결측치, 이상치 수정 → 데이터 인코딩: 데이터 변환 → 데이터 스케일링: 데이터 정규화 서론 데이터 과학의 세계에서, 정보를 효과적으로 표현하고 이해하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 이러한 과제를 해결하는 방법 중 하나가 바로 '인코딩'입니다.
인코딩은 간단히 말해 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 이는 문자열, 숫자, 날짜 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 것을 포함합니다.
이 과정은 데이터 분석 및 머신러닝에서 핵심적인 역할을 하며, 모델의 성능을 크게 좌우할 수 있습니다. 이런 중요한 인코딩 중에서도 '원-핫 인코딩'은 특히 주목받는 방법 중 하나입니다......
