파이썬으로 데이터 전처리하기: 범주형 데이터 처리

파이썬으로 데이터 전처리하기: 범주형 데이터 처리

개요

데이터 분석과 머신 러닝 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나는 데이터 전처리입니다. 데이터 전처리는 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 말합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 범주형 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

범주형 데이터란?

범주형 데이터는 몇 개의 값을 갖는 데이터로, 연속적이지 않고 이산적인 값을 갖습니다. 예를 들어, 성별(남성, 여성), 국가(한국, 미국, 일본) 등이 범주형 데이터의 예시입니다. 이러한 데이터를 분석하기 위해서는 수치형 데이터로 변환해주어야 합니다.

범주형 데이터 처리 방법

1. 라벨 인코딩(Label Encoding)

라벨 인코딩은 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 가장 간단한 방법입니다. 각 범주에 대해 고유한 숫자를 할당하고, 해당 숫자를 범주를 대신 사용합니다. 예를 들어, 성별이라는 열의 경우 "남성"은 0, "여성"은 1과 같이 표현하면 됩니다. 파이썬의 scikit-learn 라이브러리에는 LabelEncoder 클래스가 내장되어 있어 간편하게 사용할 수 있습니다.

```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

범주형 변수 선언

gender = ['남성', '여성', '남성', '여성', '여성']

라벨 인코딩 수행

encoder = LabelEncoder() encodedgender = encoder.fittransform(gender)

print(encoded_gender) 결과: [0 1 0 1 1] ```

2. 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)

원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 이진 형식으로 변환하는 방법입니다. 각 범주에 대해 새로운 세로 열을 만들고, 해당하는 범주에는 1을, 나머지는 0을 입력합니다. 이를 통해 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환할 수 있습니다. 파이썬의 pandas 라이브러리를 사용하여 원-핫 인코딩을 할 수 있습니다.

```python import pandas as pd

범주형 변수 선언

country = ['한국', '미국', '일본', '한국', '한국']

원-핫 인코딩 수행

encodedcountry = pd.getdummies(country)

print(encoded_country) 결과: 미국 일본 한국 0 0 0 1 1 1 0 0 2 0 1 0 3 0 0 1 4 0 0 1 ```

주의사항

데이터 전처리 과정에서 범주형 데이터를 처리할 때 주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다. 첫째로, 라벨 인코딩을 사용할 경우 해당 숫자가 범주의 순서나 크기와 연관된 의미를 갖지 않는다는 점입니다. 따라서 예측 모델에서 잘못된 해석을 일으킬 수 있습니다. 둘째로, 원-핫 인코딩을 사용할 경우 범주의 개수가 증가함에 따라 피처의 차원이 증가하는 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 고차원의 데이터를 처리하는 데에는 주의가 필요합니다.

마무리

이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 범주형 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 전처리는 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로 꼼꼼하게 처리해야 합니다. 데이터 분석 및 머신 러닝 프로젝트에서 이러한 기본적인 전처리 작업을 수행할 수 있다면 보다 정확하고 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.