📌 Label Encoding : 범주형 변수를 0부터 N-1까지의 숫자로 변환합니다. 문제점 : 예를 들어, 변수 간의 관계가 없는 경우, 인코딩 된 숫자가 변수 간의 관계를 표현하며, 모델이 이러한 쓸모없는 관계를 이해하려고 시도할 수 있습니다. 그리고 변수의 값이 크거나 작은 경우, 변수의 중요도가 부작용을 일으킬 수 있습니다. 예제 코드: from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() encoded_labels = le.fit_transform(['good', 'good', 'bad', 'average']) 📌 One-hot Encoding 범주형 변수를 이진 벡터로 변환합니다. 이진 벡터는 한 가지 확실한 답을 가지며, 모..