[Machine Learning] One-Hot Encoding

One-Hot Encoding

• 대부분의 데이터의 일반적인 특성은 범주형 특성(categorical feature)을 가진다.
• 범주형 변수를 표현하는데 가장 널리 쓰이는 방법
• one-out-of-N encoding 또는 dummy variable이라고도 한다
• 범주형 변수를 0 또는 1 값을 가진 하나 이상의 새로운 특성으로 표현

범주형 데이터 변환

• 데이터 셋을 읽고 나면 범주형 데이터가 존재하는지 확인하는 것이 좋다
• panda value_count(): 데이터의 유일한 값이 몇 번 나타나는지 출력

data.gender.value_counts()

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Male 21790
Female 10773
Name: geder, dtype: int64