원핫 인코딩: 원핫 인코딩이란 무엇이며 파이썬에서 구현하는 방법

 

원핫 인코딩은 데이터 과학에서 범주형 데이터를 머신 러닝 모델에서 사용할 수 있는 수치 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 이 글에서는 원핫 인코딩이 무엇이며, 왜 중요한지, 코드 예제를 통해 Python에서 원핫 인코딩을 구현하는 방법을 살펴봅니다.

 

 

 

원핫 인코딩이란 무엇일까요?

 

원핫 인코딩은 데이터의 각 카테고리에 대해 이진 벡터를 생성하여 범주형 데이터를 숫자 데이터로 변환하는 프로세스입니다. 이 벡터의 길이는 데이터의 카테고리 수와 같으며, 카테고리에 해당하는 위치에는 1이 있고 다른 모든 위치에는 0이 있습니다.

 

 

 

원핫 인코딩이 중요한 이유는 무엇일까요?

 

원핫 인코딩은 여러 가지 이유로 중요합니다.

 

1. 머신러닝 알고리즘에는 숫자 데이터가 필요하며, 원핫 인코딩은 범주형 데이터를 숫자 데이터로 변환하는 방법입니다.

2. 원핫 인코딩은 카테고리를 순서나 계층 구조가 아닌 개별적이고 고유한 것으로 취급하도록 보장합니다.

3. 원핫 인코딩은 카테고리 간에 내재된 관계나 순서가 있다고 가정하는 머신러닝 모델의 위험을 줄여줍니다.

 

 

 

 

파이썬에서 원핫 인코딩 구현하기

 

Python은 원핫 인코딩을 쉽게 구현할 수 있는 여러 라이브러리를 제공합니다. 여기서는 pandas와 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 원핫 인코딩을 구현하는 방법을 보여드리겠습니다.

 

 

먼저 필요한 ㄹ라이브러리를 가져옵니다.

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

 

다음으로 데이터 집합을 로드하겠습니다. 이 예제에서는 자동차 모델과 해당 색상의 데이터 집합을 사용하겠습니다.

data = {'car_model': ['Civic', 'Accord', 'Prius', 'Camry', 'Fit', 'Civic'], 
        'color': ['blue', 'red', 'green', 'blue', 'yellow', 'green']}
df = pd.DataFrame(data)

 

이제 pandas get_dummies 함수를 사용하여 원핫 인코딩을 수행하겠습니다.

encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['color'])

 

마지막으로 인코딩된 데이터를 살펴보겠습니다.

encoded_df.head()

 

 

데이터의 각 색상에 대해 바이너리 벡터가 생성된 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

 

 

원핫 인코딩은 데이터 과학에서 범주형 데이터를 머신 러닝 모델에서 사용할 수 있는 숫자 데이터로 변환하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 원핫 인코딩은 데이터의 각 카테고리에 대해 바이너리 벡터를 생성함으로써 카테고리가 정렬되거나 계층적이지 않고 별개의 고유한 것으로 취급되도록 합니다.

Python은 데이터 분석 프로젝트에서 원핫 인코딩을 쉽게 구현할 수 있도록 pandas와 scikit-learn을 비롯한 여러 라이브러리를 제공합니다.