# 교차 검증 기 인코딩 ## 개요**교차 검증 기반 인딩**(Cross-Validation-Based Encoding) 범주형 변수(categorical variable)를 수치 변수로 변환 고급 인코딩법 중 하나로 주로 **목 변수 기반 인코**(Target Encoding) 일환으로 사용됩니다. 이 방법은 범형 변수의 각주(category)를 해당 ...

# 데이터 인코딩 기법 데이터 인코딩 기법은 데이터 과학과 머신러닝 프로세스에서 매우 중요한 전처리 단계 중 하나입니다. 실제 데이터는 텍스트, 범주형 값, 날짜, 기호 등 다양한 형태로 존재하지만, 머신러닝 모델은 일반적으로 수치형 데이터만을 입력으로 처리할 수 있습니다. 따라서 범주형 변수나 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 **수치 형태로 변환...

# 타겟 인코딩 ## 개요 **타겟 인코딩**(Target)은 머신러닝과 데이터 과학에서 범주형 변수(categorical variable)를 수치형으로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나입니다. 이 방법은 각 범주(category)를 해당 범주에 속하는 타겟(target) 변수의 통계적 요약값(예: 평균, 중앙값 등)으로 대체함으로써, 범주형 변수와 ...

# 타깃 인코딩 ## 개요 **타깃 인코**(Target Encoding)은 범형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 고급 인코딩 기법 중 하나로, 주어진 범주(category)의 값이 종속 변수(target variable)에 미치는 영향을 기반으로 인코딩을 수행합니다. 이 방법은 특히 범주가 많고 희소한(high-c...

# 라벨 인코딩 ## 개요 라벨 인코딩(Label Encoding)은 머신러 및 데이터 과학 분야에서 범주형(categorical) 데이터를 모델이 처리할 수 있는 수치형 형식으로 변환하는 대표적인 **데이터 인코딩 기법** 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 문자열이나 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없기 때문에, 이러한 변수들...

# 범주형 변수 ## 개요 **범주형 변수**(Categorical Variable)는 데이터 과학과 통계학에서 중요한 데이터 유형 중 하나로, 특정 범주나 그룹에 속하는 값을 가지는 변수를 의미합니다. 이 변수는 정량적인 수치가 아닌 정성적인 속성을 표현하며, 데이터 분석, 머신러닝 모델링, 데이터 시각화 등 다양한 과정에서 핵심적인 역할을 합니다. ...

# 카운트 인코딩 ## 개요 **카운트 인코딩**(Count Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 대표적인 인코딩 기법 중 하나입니다. 머신러닝 모델은 일반적으로 문자열 형태의 범주형 데이터를 직접 처리할 수 없기 때문에, 이러한 데이터를 수치화하는 전처리 과정이 필수적입니다. 카운트 인코딩은 ...

# 하이브리드 인딩 ## 개 **하이브드 인코딩Hybrid Encoding)은 과학 및 머신러닝 분야에서 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 데이터로 변환하는 과정에서, 여러 인코딩 기법을 조합하여 사용하는 고급 전략입니다. 단일 인코딩 방식이 특정 상황에서 한계를 가질 수 있기 때문에, 데이터의 특성과 모델의 요구사항에 따라 ...

# 더미 변수 ## 개 더미 변수(Dummy Variable 또는 **일변량 가변수**(One-hot Encoding Variable)는 범주형 데이터(categorical data) 수치형 데이터로 변환하기 위해 사용하는 통계 및 데이터 과학의 핵심 기법입니다. 머신러닝 모델이나 회귀 분석과 같은 수적 알고리즘은 일반적으로 숫자 데이터만을 입력으로 처...

# 차원 증가 ## 개요 **차원 증가**(Dimensionality Increase)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 입력 데이터의성(feature) 수를 늘리는 과정을 의미합니다. 이는 주로 데이터의 표현력을 향상시키거나, 비선형 관계를 포착하기 위해 사용되며, 고차원 공간에서 패턴을 더 잘 분리할 수 있도록 도와줍니다. 차원 증가는 차원 축소(...

# Target Encoding **Target Encoding**(타겟 인코딩)은 범주형 변수(categorical variable)를 수치형 변수로환하는 고급 인코딩 기법 하나로, 머신러닝 모델의 성능 향상을 위해 널리 사용된다. 이 방법은 각 범주(category)를 그 범주에 속한 관측값들의 **목표 변수(target variable)의 평균값**...

# 임베딩 ## 개요 **임베딩**(Embedding)은 인공지능, 특히 자연어 처리(NLP)와 머신러닝 분야에서 중요한 개념으로, 고차원의 범주형 데이터를 저차원의 실수 벡터로 변환하는 기법을 의미합니다. 이 기술은 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 이해하고 계산할 수 있는 형태로 표현하는 데 핵심적인 역할을 합니...

# 기계 학습 전처리 기계 학습 전처리(Machine Learning Preprocessing)는 원시 데이터를 기계 학습 모이 효과적으로 학습할 수 있도록 변환하고 준비하는 일련의 과정을 의미합니다. 모델의 성능은 학습 알고리즘뿐 아니라 데이터의 질에 크게 의존하므로, 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나로 꼽힙니다. 이 문서에서는...

범주형 변수## 개요 범주형 변수(**Categorical Variable**)는 데이터 분석에서 중요한 데이터 유형 중 하나로, 관측값이 특정 **범주**(category) 또는 **그룹**에 속하는지를 나타내는 변수입니다. 이 변수는 수치적 의미보다는 **질적**(qualitative) 성격을 가지며, 데이터를 분류하거나 그룹화하는 데 사용됩니다. 예...

# 타겟 인코딩 ## 개요 **타겟 인코딩**(Target)은 머신러닝과 과학 분야에서 범주형 변수(C Variable)를 수형 변수로 변환하는 고급 인딩 기법 중입니다. 이 방법은주형 변수의 범주(Category)를 해당 범에 속하는 타 변수(Target Variable)의계적 요약(예: 평균, 중값, 분산)으로 대체하는식입니다. 특히귀 또는 분류에서...

# 명목형 변수 ## 개요 **명목형 변수**(Nominal Variable)는 통계학 및 데이터 과학에서 범주형 데이터의 한류로, 특정주나 집단을 나타내는 값들을 가지며, 이 값들 사이에는 순서나 크기의 의미가 없는 변수를 말합니다. 즉, 명목형 변수는 단지 **이름**(nominal) 또는 **라벨**을 제공할 뿐, 수치적 순서나 거리 개념이 존재하...

# 라벨 인코딩 라벨 인코딩(Label Encoding)은 기계학습 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 머신러닝 알고리즘은 일반적으로 수치형 데이터를 입력으로 요구하기 때문에, 텍스트 형태의 범주(예: '빨강', '파랑', '초록')를 모델이 이해할 수 있는 ...

# 인코딩 ## 개요 **인코딩**(Encoding)은 정보를 특정 형식이나 체계에 맞춰 변환하는 과정을 의미하며, 특히 **데이터 과학**(Data Science) 분야에서는 범주형 데이터를 머신러닝 모델이 이해할 수 있는 수치형 형태로 변환하는 기법을 주로 지칭합니다. 컴퓨터는 텍스트나 범주(category) 형태의 데이터를 직접 처리할 수 없으므로...

# 데이터 변환 데이터 변환(Data Transformation)은 데이터 과학 및 정보 처리 과정에서 핵심적인 단계 중 하나로, 원시 데이터를 분석이나 모델링에 적합한 형태로 재구조화하거나 변형하는 작업을 의미합니다. 이 과정은 데이터 정제, 통합, 정규화, 스케일링 등 다양한 기법을 포함하며, 데이터 품질을 높이고 분석 결과의 신뢰성을 보장하는 데 중...

# 범주형 데이터 인코 ## 개요범주형 데이터 인코딩(C Data Encoding)은 과학 및 머신러닝에서 중요한 전 과정 중 하나, 범주형 변수ategorical variable)를 머러닝 모델 이해하고 처리할 수 있는 수형 형태로 변하는 기법을 의미. 대부분의 머러닝 알고리즘은 숫자형 데이터를 입력으로 요구하므로, 텍스트의 범주(예: "남성",여성",...