원-핫 인코딩을 마스터하기 위한 종합 가이드: SQL과 Python을 넘어서
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이 문서는**One Hot Encoding (One Hot Encoding) **을 사용하여 데이터 분석 세계에서 범주형 변수를 다루는 기술을 익히기 위한 가이드입니다.SQL 및 Python을 사용하여 하나의 핫 인코딩을 실제로 구현하는 과정을 안내하고 다양한 기법과 실제 예제를 다룹니다.또한 강력한 자동 데이터 분석 부조종사인 RATH가 워크플로를 간소화하고 데이터 분석 작업의 효율성을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보겠습니다.이제 안전벨트를 단단히 매고 하나의 핫 인코딩 및 데이터 전처리라는 매혹적인 세계로 빠져보세요!
원 핫 인코딩이란 무엇인가요?
원 핫 인코딩은 범주형 변수를 머신 러닝 알고리즘 및 기타 분석 모델에서 쉽게 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 데 사용되는 기법입니다.범주형 변수는 색상, 도시 또는 제품 유형과 같은 고유한 범주 또는 그룹을 나타내는 숫자가 아닌 데이터 요소입니다.문제는 대부분의 기계 학습 알고리즘과 모델이 수치 입력을 기대하기 때문에 범주형 데이터를 직접 활용하기가 어렵다는 사실에 있습니다.
이 문제에 대한 해결책은 범주형 변수를 이진 형식으로 변환하는** 하나의 핫 인코딩입니다. 여기서 각 범주는 1과 0으로 채워진 별도의 열로 표시됩니다.특정 열에 '1'이 있으면 원래 데이터 요소가 해당 범주에 속한다는 것을 나타내고, '0'은 해당 범주에 속하지 않음을 나타냅니다.이 프로세스는 기본적으로 고유한 범주마다 하나씩 새 열 집합을 생성하므로 기계 학습 알고리즘이 범주형 데이터를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.
코드 없는 단일 핫 인코딩
원-핫 인코딩을 구현하기 위한 대부분의 튜토리얼에는 Python 또는 SQL 코딩 경험이 필요합니다.하지만 No Code로 원-핫 코딩을 적용할 수 있는 매력적이고 시각화된 우아한 솔루션이 하나 있습니다.
매우 간단한 단계로 복잡한 알고리즘을 데이터에 적용할 수 있는 데이터 과학자를 위한 오픈 소스 솔루션인 ** RATH (opens in a new tab) **를 소개합니다.
1단계.RATH 온라인 데모에 로그인하세요.데이터 연결 탭에서 파일 버튼을 클릭하고 CSV 또는 Excel 파일을 가져옵니다.
팁: BigQuery를 사용하는 경우 데이터베이스 옵션을 선택하고 RATH를 BigQuery에 연결할 수 있습니다.
2단계.데이터 소스 탭에서 원-핫 인코딩을 적용할 변수를 선택합니다.RATH는 이를 범주형 변수로 자동 탐지하여 제안을 할 수 있습니다.
클릭 한 번으로 데이터에 대한 원-핫 인코딩 프로세스가 완료됩니다.묻지도 따지지도 않았어요.
RATH는 원-핫 인코딩 외에도 훨씬 더 많은 고급 기능을 지원합니다.예를 들면 다음과 같습니다.
- DateTime 변수의 경우 RATH는 자동으로 연도, 월, 날짜, 시간별로 데이터 그룹화 등을 수행할 수 있습니다.
- 잠재적인 이상값에 대해 RATH는 이러한 변수를 자동으로 탐지하고 Isolation Forest 알고리즘을 사용하여 필드를 재그룹화하고 이상치 그룹과 비이상치 그룹을 생성하도록 제안할 수 있습니다.
모든 것이 No-Code 방식으로 수행될 수 있습니다.가장 좋은 점은 RATH가 Open Source (opens in a new tab) 이기 때문에 차트 몇 개를 생성하기 위해 비싼 수수료를 지불할 필요가 없다는 것입니다.그러니 RATH 온라인 데모 (opens in a new tab) 를 통해 시도해 보세요!
SQL을 사용한 원 핫 인코딩
SQL에서 테이블을 단일 열 값의 원-핫 인코딩으로 변환
SQL에서는 CASE 문을 사용하여 테이블을 원-핫 인코딩 형식으로 변환할 수 있습니다.다음 표를 살펴보십시오.
| 아이디 | 카테고리 |
|---|---|
| 1 | A |
| 2 | B |
| 3 | 씨 |
| 4 | D |
하나의 핫 인코딩을 수행하려면 다음 SQL 쿼리를 사용할 수 있습니다.
코드_블록_플레이스홀더_0
그러면 원하는 하나의 핫 인코딩 형식을 가진 테이블이 생성됩니다.
| ID | 카테고리_A | 카테고리_B | 카테고리_C |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 1 | 0 |
| 3 | 1 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 0 | 1 |
원-핫 인코딩을 열의 값에 연결
때로는 하나의 핫 인코딩된 값을 데이터셋의 다른 열에 연결해야 할 수 있습니다.이를 위해 'JOIN' 연산을 사용할 수 있습니다.다음 데이터가 포함된 다른 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다.
| 아이디 | 값 |
|---|---|
| 1 | 10 |
| 2 | 20 |
| 3 | 30 |
| 4 | 40 |
원-핫 인코딩된 값을 'value' 열에 연결하려면 다음 SQL 쿼리를 사용할 수 있습니다.
코드_블록_플레이스홀더_1
이 쿼리는 'value' 열에 연결된 원-핫 인코딩 열이 있는 테이블을 반환합니다.
| 아이디 | 원핫_벡터 |
|---|---|
| 1 | 100 |
| 2 | 100 |
| 3 | 100 |
| 4 | 001 |
SQL에서 핫 인코딩된 벡터 한 개 만들기
SQL에서 하나의 핫 인코딩된 벡터를 만들려면 CASE 명령문과 함께 CONCAT 함수를 사용할 수 있습니다.다음 예를 고려해 보십시오.
코드_블록_플레이스홀더_2 이 쿼리는 다음과 같이 하나의 핫 인코딩된 벡터가 포함된 테이블을 생성합니다.
| 아이디 | 원핫_벡터 |
|---|---|
| 1 | 100 |
| 2 | 100 |
| 3 | 100 |
| 4 | 001 |
FAQ: 원 핫 인코딩 기술 및 애플리케이션
How to perform one hot encoding with pandas?
To perform one hot encoding with pandas, you can use the `get_dummies` function...
How do I apply one hot encoding using scikit-learn?
To use scikit-learn for one hot encoding, utilize the OneHotEncoder class. Instantiate the class, fit the encoder with your categorical data, and then transform the data into a one hot encoded format.
What is the difference between one hot encoding and label encoding?
One hot encoding transforms categorical variables into a binary format, creating separate columns for each unique category. In contrast, label encoding assigns an integer value to each unique category, keeping the data in a single column. One hot encoding is generally preferred for machine learning algorithms to avoid any ordinal relationship assumption between categories.
Can I perform one hot encoding in R?
Yes, you can perform one hot encoding in R using the caret package's dummyVars() function. Provide your dataset and the categorical variable to be encoded as arguments.
How is one hot encoding used in machine learning?
One hot encoding is used to convert categorical variables into a numerical format that can be easily understood by machine learning algorithms. It helps in preprocessing the data, ensuring that categorical features are represented accurately within the model.
How can I implement one hot encoding with PySpark?
To perform one hot encoding in PySpark, use the StringIndexer and OneHotEncoder classes from the pyspark.ml.feature module. First, index the categorical column with StringIndexer, and then apply OneHotEncoder to transform the indexed data into a one hot encoded format.
Can I use one hot encoding for all types of categorical variables?
One hot encoding is suitable for both nominal and ordinal categorical variables. However, for ordinal variables, make sure that the ordinal relationship between categories is not important for the analysis or machine learning model.
How do I apply one hot encoding with PyTorch?
To perform one hot encoding in PyTorch, use the torch.nn.functional.one_hot() function. Provide your input tensor and the number of classes as arguments.
결론
결론적으로, 하나의 핫 인코딩은 머신 러닝 및 데이터 분석 워크플로우에서 범주형 데이터를 처리하는 데 유용한 기술입니다.SQL 및 Python에서 하나의 핫 인코딩을 구현하는 방법을 이해하면 데이터 전처리 기술을 향상시키고 데이터에서 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.또한 RATH와 같은 도구를 사용하면 분석 프로세스를 간소화하고 멋진 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다.