문서 보기역링크PDF로 내보내기맨 위로 이 문서는 읽기 전용입니다. 원본을 볼 수는 있지만 바꿀 수는 없습니다. 문제가 있다고 생각하면 관리자에게 문의하세요. # 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 open/encoding.txt 마지막으로 수정됨: 2020/11/17 10:47저자 127.0.0.1