# Encoding

모델이 이해하기 힘든 형태의 [[Feature]] 혹은 애매하게 혹은 잘못 학습될 가능성이 있는 Feature에 대해 의미적인 관점에서 변환

1. One-hot Encoding
  - 범주형 변수에 대해 각 클래스별 독립적인 [[Feature]] 생성
{{ https://i.imgur.com/j0oqXcc.jpg }}

2. Label Encoding
  - 순서가 있는 변수에 대해서 단순 숫자로 넘버링
{{ https://i.imgur.com/chESLHH.jpg }}

3. Mean Encoding
  - 해당 Feature의 각 클래스 별 Target 분포를 바탕으로 Feature 값을 매핑