머신러닝 데이터 전처리: LabelEncoder vs OneHotEncoder 이해하기

핵심 기술: 머신러닝 모델이 이해할 수 있도록 텍스트 형태의 범주형 데이터를 수치형으로 변환하는 두 가지 주요 인코딩 기법인 LabelEncoder와 OneHotEncoder의 원리와 사용 사례를 명확하게 설명합니다.

기술적 세부사항:
* 범주형 데이터: 숫자가 아닌 레이블이나 이름으로 구성된 데이터 (예: 크기, 날씨, 도시).
* LabelEncoder: 각 범주에 0부터 시작하는 숫자를 할당합니다. 범주 간에 자연스러운 순서나 순위가 있을 때 사용합니다 (예: Low < Medium < High). 순서가 없는 데이터에 사용 시 모델이 잘못된 순위를 학습할 위험이 있습니다.
* 예시: sizes = ['Small', 'Large', 'Medium', 'Small', 'Large'] → [2 0 1 2 0] (알파벳 순서: Large=0, Medium=1, Small=2).
* 두 개의 범주가 있는 경우 (이진 분류), LabelEncoder 사용 시 0과 1로 인코딩되어 적합합니다.
* OneHotEncoder: 각 범주를 별도의 이진(0 또는 1) 열로 표현합니다. 범주 간에 순서가 없을 때 사용하며, 가짜 순위 문제를 방지합니다 (예: 색상, 도시 이름).
* 예시: colors = ['Red', 'Blue', 'Green'] → [[0. 0. 1.], [1. 0. 0.], [0. 1. 0.]] (Blue=0, Green=1, Red=2 가정 시).
* 선택 가이드: 데이터에 명확한 순위가 있다면 LabelEncoder, 순위가 없다면 OneHotEncoder를 사용합니다.

개발 임팩트: 올바른 인코딩 방식 선택은 머신러닝 모델의 학습 효율성과 예측 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. 범주형 데이터의 특성을 고려한 적절한 인코딩은 모델의 편향을 줄이고 더 나은 성능을 달성하는 데 필수적입니다.

톤앤매너: 머신러닝 초심자도 쉽게 이해할 수 있도록 명확하고 간결한 비유와 코드 예제를 사용하여 기술적 내용을 설명합니다.