[ML] 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)
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AI/ML
이번 챕터에서는 범주형 데이터를 처리할 때 레이블을 표현하는 방법인 원-핫 인코딩에 대해서 배워봅시다. 1. 원-핫 인코딩(One-hot encoding)이란? 원-핫 인코딩은 선택해야 하는 선택지의 개수만큼의 차원을 가지면서, 각 선택지의 인덱스에 해당하는 원소에는 1, 나머지 원소는 0의 값을 가지도록 하는 표현 방법입니다. 예를 들어 강아지, 고양이, 냉장고라는 3개의 선택지가 있다고 해보겠습니다. 원-핫 인코딩을 하기 위해서는 우선 각 선택지에 순차적으로 정수 인덱스를 부여합니다. 임의로 강아지는 0번 인덱스, 고양이는 1번 인덱스, 냉장고는 2번 인덱스를 부여하였다고 해봅시다. 이때 각 선택지에 대해서 원-핫 인코딩이 된 벡터는 다음과 같습니다. 강아지 = [1, 0, 0] 고양이 = [0, 1..
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