인코딩 vs 스케일링: 데이터 변환의 핵심 이해하기

인코딩은

데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정으로, 주로 문자형 데이터를 수치형 데이터로 변환할 때 사용된다. 머신러닝 알고리즘은 대부분 수치형 데이터를 처리하기 때문에, 텍스트나 범주형 데이터를 인코딩해야 한다.

인코딩을 하는 이유

1. 머신러닝 모델 학습을 위해:
   • 머신러닝 모델은 텍스트 데이터를 직접 처리하지 못하고, 수치형 데이터만 처리할 수 있다.
   • 예를 들어, ['red', 'blue', 'green'] 같은 범주형 데이터를 모델이 이해하려면, 이를 수치형 데이터로 변환해야 한다.
2. 알고리즘의 수학적 계산을 위해:
   • 머신러닝 알고리즘은 수학적 계산(거리 계산, 경사하강법 등)을 기반으로 작동한다.
   • 텍스트 데이터는 수학적 연산이 불가능하므로, 이를 수치형 데이터로 변환해야 계산이 가능하다.
3. 데이터 표현의 표준화:
   • 범주형 데이터를 고유한 숫자로 매핑하거나, 특정 기준에 따라 변환하면 데이터 처리가 표준화된다.
   • 예를 들어, One-Hot Encoding이나 Label Encoding을 사용하면 모델의 입력 데이터 형태를 일관되게 유지할 수 있다.

주요 인코딩 방법

1. Label Encoding:
   • 각 범주를 고유한 숫자로 매핑한다.
   • 예: ['red', 'blue', 'green'] → [0, 1, 2]
2. One-Hot Encoding:
   • 각 범주를 이진 벡터로 표현한다.
   • 예: ['red', 'blue', 'green'] → [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]

결론적으로, 인코딩은 데이터를 모델이 이해하고 처리할 수 있도록 변환하는 필수 과정이다.

 

 

 

스케일링은

데이터의 특징(feature) 값의 범위를 일정하게 맞추는 작업으로, 머신러닝 모델의 성능과 학습 속도를 향상시키기 위해 사용된다.

 

스케일링이 필요한 이유

1. 특징 간의 범위 차이를 줄이기 위해:
   • 데이터의 각 특징 값이 서로 다른 단위를 가지거나 범위가 크게 차이날 경우, 모델 학습이 왜곡될 수 있다.
2. 경사하강법 기반 알고리즘의 효율성 향상:
   • 경사하강법(Gradient Descent)을 사용하는 알고리즘은 각 특징의 값 범위가 비슷해야 최적값에 더 빨리 수렴할 수 있다.
   • 스케일 차이가 크면, 학습 속도가 느려지거나 수렴하지 않을 가능성이 있다.
3. 거리 기반 알고리즘의 정확도 개선:
   • K-Nearest Neighbor(KNN), Support Vector Machine(SVM), K-Means 같은 거리 기반 알고리즘은 각 특징 간 거리를 계산한다.
   • 스케일 차이가 있으면 특정 특징이 거리 계산에 과도하게 영향을 미쳐 모델 성능이 떨어질 수 있다.
4. 모델의 일관성 유지:
   • 스케일링을 적용하면 모든 특징이 동일한 스케일에서 작동하므로, 모델이 특정 변수에 편향되지 않고 더 안정적인 학습 결과를 제공한다.

주요 스케일링 방법

1. 표준화(Standardization):
   • 평균을 0, 표준 편차를 1로 조정.
   • 모든 특징을 동일한 분포로 만듦.

 

1. 정규화(Normalization):
   • 데이터를 0과 1 사이로 조정.

결론적으로 스케일링은 데이터의 범위를 조정하여 모델 학습의 효율성을 높이고, 특정 특징에 의해 학습이 왜곡되는 문제를 방지하며, 더 나은 성능을 보장하기 위한 필수적인 전처리 과정이다.

 

 

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인코딩과 스케일링의 차이점

구분인코딩 (Encoding)스케일링 (Scaling)

 

목적	범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환	수치형 데이터의 범위를 조정하여 스케일 차이를 줄임
대상 데이터	범주형 데이터 (예: 문자열, 범주)	수치형 데이터 (예: 연속적인 숫자 값)
적용 이유	모델이 텍스트/범주형 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 변환	특정 특징이 과도하게 영향을 미치지 않도록 조정
방법	Label Encoding, One-Hot Encoding	Standardization, Normalization
예시 데이터	['red', 'blue', 'green'] → [0, 1, 2]	[100, 2000, 30000] → [0.1, 0.2, 0.3]
모델에 미치는 영향	범주형 데이터를 수치형으로 변환해 모델 학습 가능하도록 지원	각 특징의 값이 균형을 이루어 학습 속도와 성능을 향상
적용 시점	범주형 데이터가 존재할 때	수치형 데이터의 범위 차이가 클 때

 

 

결론

 

• 공통점: 둘 다 데이터를 변환하여 모델 학습에 적합한 형태로 만든다.
• 차이점: 인코딩은 범주형 데이터를 수치형으로 변환, 스케일링은 수치형 데이터의 크기를 조정하여 범위를 통일한다.

 

• 인코딩은 범주형 데이터 → 수치형 데이터로 변환하는 과정이다.
• 스케일링은 수치형 데이터의 값 범위를 조정하여 데이터의 균형을 맞추는 과정이다.
• 인코딩은 데이터의 형태 변환, 스케일링은 데이터의 크기 조정을 목표로 한다는 점에서 서로 다르다.