원 핫 인코딩: 편집 역사

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    2025년 4월 9일 (수)

    • 최신이전 09:202025년 4월 9일 (수) 09:20빅데이터분석기사 토론 기여 2,713 바이트 +2,713 새 문서: 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 해... 태그: 시각 편집