1. 범주형 데이터를 숫자로 바꿔야 하는 이유머신러닝 모델의 연산은 행렬 곱, 거리 계산, 미분으로 구성된다. 세 연산 모두 실수 입력을 전제하므로 "사과", "서울", "A형" 같은 문자열은 모델에 직접 투입할 수 없다. 따라서 범주형 데이터(categorical data)는 학습 전에 반드시 수치 벡터로 변환된다.변환 방식은 크게 두 가지다.레이블 인코딩(Label Encoding): 각 범주에 고유한 정수를 부여한다. 열 수는 그대로다.원-핫 인코딩(One-Hot Encoding): 범주마다 열을 만들고, 해당하는 하나의 열만 1, 나머지는 0으로 채운다.선택 기준은 취향이 아니라 두 가지 질문으로 결정된다.해당 변수에 순서(서열) 가 존재하는가?사용하는 모델이 숫자 값을 어떻게 소비하는가? (거리..
