검색 결과

검색어를 입력하세요.

레이블 인코딩

기술 > 데이터과학 > 인코딩 | 익명 | 2025-09-10 | 조회수 4

# 레이블 인코 ## 개요 **레이블 인딩(Label Encoding)**은 머신닝 및 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를델이 처리할 수 있는 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 전처리 기법 중 하나입니다. 범주형 변수는 일반적으로 텍스트 형태의 값(예: '남성', '여성', '서울', '부산')으로 구성되어 있으며, 대...

라벨 인코딩

기술 > 데이터과학 > 데이터 인코딩 | 익명 | 2025-09-01 | 조회수 6

# 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...

Label Encoding

기술 > 데이터과학 > 인코딩 | 익명 | 2025-09-01 | 조회수 16

# Label Encoding ## 개요 **Label Encoding라벨 인코딩)은주형 데이터(c data)를 머신러닝 모델이 처리할 수 있도록 정수형 숫자로 변환하는 기법 중 하나입니다. 머러닝 알고리즘 일반적으로 텍스트 형태의 범주형 변수를 직접 처리할 수 없으므로 이러한 변수를 수치형으로 변환하는처리 과정이 필수적입니다. Label Encodin...

기계 학습 전처리

기술 > 인공지능 > 머신러닝 전처리 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 9

# 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...

명목형 변수

기술 > 데이터과학 > 데이터 분석 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 9

# 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...

One-Hot Encoding

기술 > 데이터과학 > 인코딩 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 18

One-Hot Encoding**One-Hot Encoding**(원- 인코딩)은신러닝과 데이터 과학 분야에서 범주형 데이터(categorical data)를 수치형 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법. 범주형 변수는 특정 범주(예: 색상, 국가, 직업 등)를 나타내며, 일반적으로 정수나 문자열 형태로 저장되지만, 머신러닝 알고리즘은 이러한 값을 직접...

라벨 인코딩

기술 > 데이터과학 > 인코딩 | 익명 | 2025-08-31 | 조회수 8

# 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 ...

범주형 데이터 인코딩

기술 > 데이터과학 > 데이터 변환 | 익명 | 2025-08-30 | 조회수 9

# 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",...

원-핫 인코딩

기술 > 데이터과학 > 인코딩 | 익명 | 2025-08-30 | 조회수 7

# 원-핫 인코딩 ## 개요 **원- 인코딩**(One-Hot)은 범주형 데이터(Categorical Data)를 기계학습 모델이 처리할 수 있도록 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 인코딩 기법 하나입니다. 기학습 알고리즘은 일반적으로 숫자 형태의 입력만을 처리할 수 있기 때문에, 텍스트나 레이블 형태의 범주형 변수를 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변...

범주형 데이터 포인트

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-13 | 조회수 23

# 범주형 데이터 포인트 ## 개요 범주형 데이터 포인트(Categorical Data Point)는 특정 변수가 **명확한 범주** 또는 **그룹**에 속하는 값을 가지는 데이터 유형이다. 이는 수치적 정보보다는 **분류**나 **속성**을 나타내며, 데이터 과학에서 분석 전처리 및 모델링 단계에서 중요한 역할을 한다. 예를 들어, "성별(남/여)", ...

데이터 포인트

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-13 | 조회수 32

# 데이터 포인트 ## 개요 데이터 포인트는 데이터 과학 및 분석에서 기본적인 정보 단위로, 특정 변수 또는 특성에 대한 관측 결과를 나타냅니다. 이 문서에서는 데이터 포인트의 정의, 유형, 분석에서의 역할, 관련 도전 과제 등을 체계적으로 탐구합니다. --- ## 1. 정의 및 개념 ### 1.1 데이터 포인트의 정의 데이터 포인트...