노트 :

머신러닝을 위한 대표적인 인코딩 방식에는 2가지가 있다. ① 레이블 인코딩(Label Encoding) : 카테고리 피처를 숫자 값으로 변환 ② 원-핫 인코딩(One Hot Encoding) : 피처의 개수만큼 칼럼을 만들어 고유값에 해당하는 칼럼에만 1을 표시하고 나머지 칼럼에는 0을 표시 1. 레이블 인코딩 (1) 방식 카테고리 피처인 제품분류를 0~5에 이르는 숫자 값으로 변환한다. (2) 코드 사이킷런의 LabelEncoder 클래스를 임포트한 후, LabelEncoder 객체를 생성한다. 이후 fit()과 transform()의 인자에 리스트로 된 피처를 넣어서 변환한다. 결과값인 label을 출력해보면 ndarray인 [1, 3, 5, 4, 2, 0, 1, 5]가 출력된다. 해당 피처가 어떤 ..

파이썬 머신러닝 라이브러리 중 가장 대중적인 라이브러리인 사이킷런. 쉬운 인터페이스와 오랫동안 사용되어 안정성이 검증된 라이브러리이다. 사이킷런에 구현되어 있는 분류 클래스와 회귀 클래스는 아래와 같다. 사이킷런의 주요 모듈을 간략하게 정리하면 아래와 같다. 이것 말고도 더 많은 모듈이 있어서 차차 배워 갈 예정.