binning

Binning: 데이터를 구간으로 나누는 기법

예를들어 나이라는 컬럼을 binning하게 되면 10대, 20대, 30대 등으로 범주화 된다.

 

Binning 사용의 장점:

이상치 감소: Binning은 데이터의 이상치나 노이즈에 덜 민감하게 만들 수 있습니다.
비선형 관계 포착: 특히, 특정 범위 내의 데이터가 결과에 다르게 영향을 미칠 때 유용합니다.
해석 용이성: 데이터를 더 쉽게 이해하고 해석할 수 있게 만듭니다.

Binning 사용의 단점:
정보 손실: 데이터를 구간으로 나누면 원래 데이터의 상세한 정보가 일부 손실될 수 있습니다.
임의성: Binning 과정에서 구간을 어떻게 설정하느냐에 따라 결과가 크게 달라질 수 있으며, 이는 때로 분석의 임의성을 증가시킵니다.

Binning은 특정 상황과 데이터 유형에 매우 유용할 수 있지만, 항상 최선의 방법은 아닙니다. 데이터의 복잡성과 모델의 정교함이 증가함에 따라, 머신 러닝 모델은 종종 binning 없이도 원 데이터에서 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 

 

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Binning(데이터 구간화) 후에 데이터를 모델에 입력하기 위해 사용하는 인코딩 방식은 주로 두 가지 중 하나입니다:

레이블 인코딩(Label Encoding) 또는 원핫 인코딩(One-Hot Encoding)

레이블 인코딩
방식: 각 구간에 고유한 정수 값을 할당합니다.
적용: 레이블 인코딩은 구간이 순서를 가지고 있을 때 유용합니다. 예를 들어, '낮음', '중간', '높음'과 같은 순서가 의미를 가질 때 적합합니다.
장단점: 레이블 인코딩은 구간 간의 순서 관계를 유지하지만, 모델이 숫자의 크기나 순서에 의미를 부여할 위험이 있습니다.

원핫 인코딩
방식: 각 구간을 독립된 열로 변환하고, 해당 구간에 속하는 데이터에는 1을, 그렇지 않은 데이터에는 0을 할당합니다.
적용: 구간 간에 순서가 중요하지 않거나, 모델이 구간 간의 순서를 고려하지 않게 하고 싶을 때 적합합니다.
장단점: 원핫 인코딩은 구간 간의 순서나 중요도를 부여하지 않지만, 차원의 증가와 데이터의 희소성 문제를 야기할 수 있습니다.
결론
데이터의 성격과 모델의 종류에 따라 선택: 데이터에서 구간의 순서가 중요하고, 순서대로의 관계가 모델에 반영되어야 한다면 레이블 인코딩이 적합할 수 있습니다. 반면, 구간 간의 순서가 중요하지 않거나 모델이 순서를 고려하지 않아야 할 때는 원핫 인코딩이 더 적합할 수 있습니다.
모델의 요구사항 고려: 일부 모델들은 원핫 인코딩된 데이터에 대해 더 잘 작동할 수 있으며, 다른 모델들은 레이블 인코딩된 데이터에서 더 나은 성능을 보일 수 있습니다.
따라서, binning 후에 어떤 인코딩 방식을 사용할지 결정하기 위해서는 데이터의 특성과 분석 목적을 명확히 이해하는 것이 중요합니다.