문자 카테고리형 데이터 처리 (Label Encoding, One-Hot Encoding)

머신러닝 알고리즘은 문자열 데이터 속성을 입력받지 않으며 모든 데이터는 숫자형으로 표현되어야 한다.따라서 문자형 카테고리형 속성은 모두 숫자 값으로 변환/인코딩 되어야 한다.

scikit-learn을 사용한 변환 방식에는 대표적으로 2가지가 있다.

• 레이블 인코딩 (Label Encoding)

• 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)

이 두 가지의 차이점을 한눈에 살펴보면 다음과 같다.

이제 자세히 하나씩 살펴보자.

---

레이블 인코딩 (Label Encoding)

Label Encoding은 feature의 유형에 따라 숫자를 부여한다.

수행 방법

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
items=['트와이스','BTS','레드벨벳','신화','GOD','GOD']

# LabelEncoder를 객체로 생성 -> fit() -> transform()
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(items)
labels = encoder.transform(items)
print('인코딩 변환값:',labels)

결과값

[4, 0, 2, 3, 1, 1]

레이블 인코딩의 문제점

1. 일괄적인 숫자 값으로 변환되면서 예측 성능이 떨어질 수 있다.
   -> 숫자의 크고 작음에 대한 특성이 작용

2. 선형 회귀와 같은 ML 알고리즘에는 적용하지 않아야 함 (트리 계열의 ML알고리즘은 숫자의 이러한 특성을 반영하지 않으므로 괜찮음)

원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding)

원-핫 인코딩은 feature의 유형에 따라 새로운 피처를 추가해 고유 값에 해당하는 칼럼에만 1을 표시하고 나머지 칼럼에는 0을 표시하는 방법이다.

scikit-learn에서 하는 방법과 pandas에서 하는 방법 두가지가 있다.

1. sklearn을 이용한 원-핫 인코딩

원-핫 인코딩을 하기 전에 레이블 인코딩을 먼저 해야한다.

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np
items=['트와이스','BTS','레드벨벳','신화','GOD','GOD']

# 먼저 LabelEncoder로 변환 
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(items)
labels = encoder.transform(items)

# 2차원 데이터로 변환 
labels = labels.reshape(-1,1)

# 원-핫 인코딩을 적용
oh_encoder = OneHotEncoder()
oh_encoder.fit(labels)
oh_labels = oh_encoder.transform(labels)

2. pd.get_dummies()

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'item':['트와이스','BTS','레드벨벳','신화','GOD','GOD'] })

# 원핫인코딩 실행
pd.get_dummies(df)

출처
https://john-analyst.medium.com/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EC%A0%84%EC%B2%98%EB%A6%AC-%EB%A0%88%EC%9D%B4%EB%B8%94-%EC%9D%B8%EC%BD%94%EB%94%A9%EA%B3%BC-%EC%9B%90%ED%95%AB-%EC%9D%B8%EC%BD%94%EB%94%A9-f0220df21df1