728x90 DataScience_Tips1 [PYTHON] Label Encoding vs One-hot Encoding 선택 방법 7가지와 모델별 성능 차이 해결 머신러닝 프로젝트의 성패는 모델 알고리즘 선택만큼이나 범주형 데이터(Categorical Data)를 어떻게 수치로 변환하느냐에 달려 있습니다. 단순히 '텍스트를 숫자로 바꾼다'는 개념을 넘어, 우리가 선택한 인코딩 방식은 모델이 데이터 간의 관계를 해석하는 방식 자체를 결정합니다. 본 포스팅에서는 Label Encoding과 One-hot Encoding이 트리 기반 모델(XGBoost, LightGBM 등)과 선형 모델(Logistic Regression, SVM 등)에 미치는 치명적인 영향력을 분석하고, 실무에서 마주하는 성능 저하 문제를 해결하기 위한 7가지 핵심 전략을 전문적인 관점에서 제시합니다.1. 인코딩 방식에 따른 메커니즘 차이 및 모델별 적합성 비교인코딩 방식은 데이터의 차원과 '순서(.. 2026. 4. 19. 이전 1 다음 728x90