Summary
Category data를 machine learning에 알맞은 feature로 변환하는 다양한 전략을 알아봅니다.
- Category Data Encoding
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# sklearn의 LabelBinarizer 사용 one-hot encoding: 순서가 없는 category data feature를 encoding 합니다. (5.1)
one_hot = LabelBinarizer()
one_hot.fit_transform(feature)
# dataframe의 replace 사용: 순서가 있는 category data feature를 encoding 합니다. String label을 numeric type으로 변환합니다. (5.2)
scale_mapper = {'Low': 1, 'Medium': 2, 'High':3}
dataframe['Score'].replace(scale_mapper)
# sklearn의 DictVectorizer 사용: Feature dictionary를 encoding 합니다. Sparse matrix를 return 합니다. (5.3)
dictvectorizer.fit_transform(dictionary)
- Null Value 대체하기 (5.4)
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# KNN classifier 사용: ML classification algorithm을 훈련하여 null value를 예측합니다.
# sklearn의 SimpleImputer 사용: null value를 feature에서 가장 자주 등장하는 value로 채웁니다.
- Class Imvalence 다루기 (5.5)
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# 더 많은 data를 수집합니다.
# 불가능하다면 model evaluation 지표를 변경합니다. Accuracy보다 precision, recall, F1-measutr, ROC curve 등이 있습니다.
# 잘 동작하지 않으면 class weight를 사용합니다.
# 혹은 down-sampling or up-sampling을 고려합니다.
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