원 핫 인코딩 편집하기

원 핫 인코딩(One-hot encoding)은 범주형(categorical) 데이터를 머신 러닝 알고리즘에서 사용할 수 있도록 수치형 데이터로 변환하는 기법 중 하나이다. 각 범주를 이진 벡터의 고유한 위치에 1로 표시하고, 나머지는 0으로 처리하여 범주 간의 순서 또는 크기 의미를 제거한다.
==개요==
범주형 데이터는 대부분 문자열로 표현되며, 모델 학습에 직접 사용할 수 없다. 이를 해결하기 위해 원 핫 인코딩을 적용하면 각 범주는 서로 독립적인 이진 변수로 변환되므로, 범주 간의 잘못된 거리 정보를 피할 수 있다.
*예: '사과', '바나나', '포도' 세 가지 범주가 있을 때
**사과 → [1, 0, 0]
**바나나 → [0, 1, 0]
**포도 → [0, 0, 1]
==특징==
*범주 수만큼 차원이 증가
*범주 간 순서나 우선순위가 포함되지 않음
*희소 행렬(sparse matrix)을 생성함
==구현 예시==
===pandas를 사용한 예시===
<syntaxhighlight lang="python">
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'과일': ['사과', '바나나', '사과', '포도']})
encoded = pd.get_dummies(df['과일'])
print(encoded)
</syntaxhighlight>
===scikit-learn을 사용한 예시===
<syntaxhighlight lang="python">
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
X = [['사과'], ['바나나'], ['사과'], ['포도']]
encoded = encoder.fit_transform(X)
print(encoded)
</syntaxhighlight>
==장점==
*범주형 데이터를 정량적으로 표현 가능
*범주 간 불필요한 순서를 부여하지 않아 모델의 오해를 방지
*대부분의 머신 러닝 모델에서 효율적으로 사용됨
==단점==
*범주의 수가 많을 경우 차원이 급격히 증가 (차원의 저주)
*희소 행렬로 인해 메모리 비효율 발생 가능
*테스트 데이터에 훈련 데이터에 없던 범주가 등장하면 에러 발생 가능
==변형 기법==
*[[Label Encoding]] – 범주를 정수값으로 변환하나, 순서가 부여되어 잘못된 해석 가능
*[[Binary Encoding]] – 차원 수를 줄이기 위해 각 범주를 2진수로 인코딩
*[[Target Encoding]] – 범주의 통계값(예: 평균)을 대신 사용
==같이 보기==
*[[Label Encoding]]
*[[범주형 변수]]
*[[피처 엔지니어링]]
*[[scikit-learn]]
*[[pandas]]
==참고 문헌==
*Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O'Reilly Media.
*scikit-learn 공식 문서: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html
*pandas 공식 문서: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.get_dummies.html
[[분류:인공지능]]