레이블 인코딩 완벽 가이드
레이블 인코딩은 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하는 중요한 데이터 전처리 기법입니다. 이 과정에서 각 범주를 고유한 정수 값으로 매핑하여 알고리즘이 이해할 수 있도록 합니다. 레이블 인코딩은 특히 머신러닝 모델에서 변수의 중요성을 극대화하는 데 유용합니다. 하지만 잘못된 인코딩은 모델의 성능을 저하시킬 수 있으므로 주의가 필요합니다. 이번 가이드에서는 레이블 인코딩의 원리, 사용 방법 및 주의 사항에 대해 자세히 설명합니다.
