Maron's DATA Log

1. 결측값 (NaN, Null 값) 허용 X 2. 문자열 값 (카테고리형 / 텍스트 형) 입력값으로 허용 X -> 숫자형으로 변환 인코딩 feature vectorization Data Encoding 1. Label Encoding : 카테고리 피처 -> 코드형 숫자값으로 변환 * 숫자 값은 크고 작음에 대한 특성이 작용해 일부 머신러닝 알고리즘에는 예측 성능이 떨 어질 수도 있음 레이블 인코딩은 선형 회귀와 같은 ML 알고리즘에서는 X, 트리 계열 ML 알고리즘은 괜찮음 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder items = ['사과', '포도', '복숭아', '딸기'] encoder = LabelEncoder( ) encoder.fit(items) lab..