# 평균 타깃 값 ## 개요 **평균 타깃 값**(Mean Value)은 데이터과학, 특히 머신러닝과 통계 분석에서 중요한 개념 중 하나로, 특정 그룹이나 범주 내에서 **타깃 변수**(Target Variable)의 평균을 계산한 값을 의미합니다. 이 값은 주로 범주형 변수의 인코딩, 피처 엔지니어링, 모델 성능 개선 등을 위해 활용되며, 특히 **타...

명목형 범 ## 개요**명목형 범주**(inal Category)는 통계학 및 데이터과학에서 범주형 자료(Categorical Data)의 한 유형으로, 서로 구분 가능한 범주를지만 **서로 간 순서나 크기 관계가 없는 데이터를 의미합니다. 명목형주는 단순히 이름(Name) 또는 레이블)에 기반한 분류 제공하며, 수치적인 해이나 대소 비교가가능합니다. ...

# 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...

# 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 ...

# 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",...

# 정규 방정식 ## 개요 정규 방정식(Normal Equation)은 **선형 회귀 분석**(Linear Regression)에서 최적의 파라미터(계수)를 직접 계산하는 수학적 방법입니다. 이 방법은 반복적 최적화 알고리즘인 경사 하강법(Gradient Descent)과 달리, 행렬 연산을 통해 해를 한 번에 도출합니다. 주로 **작은 데이터셋** 또는...