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Coding Diary.

(Machine Learning) one-hot encoding

머신 러닝에 사용되는 데이터는 크게 두 종류가 있습니다. 수치형 (numerical) 데이터 : 나이, 몸무게, 키 범주형 (categorical) 데이터 : 혈액형, 성별 많은 머신 러닝 알고리즘은 인풋 데이트, 즉 입력 변수의 값이 수치형 데이터여야 합니다. 선형 회귀에서 손실함수를 구하고, 경사 하강법을 적용하려면 인풋 데이터가 수치형 데이터여야 합니다. 그럼 범주형 데이터가 있을 때는 어떻게 해야 하는지 알아봅시다. 범주형 데이터를 수치형 데이터로 바꿔 주면 됩니다. 가장 먼저 떠오르는 방법은 1,2,3, 과 같은 자연수를 각 카테고리에 지정해주는 것입니다. 예를 들어 A형은 1, AB형은 2, B형은 3, O형은 4 이런 방식으로 데이터를 변환하는 것입니다. 이제 혈액형은 숫자 값을 가지게 되니..
Coding/Machine Learning 2023. 9. 18. 08:49
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