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## label encoding ## label encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder fruits= ['사과','블루베리','바나나','귤','블루베리','바나나','바나나','사과'] # 레이블 인코더 생성 label_encoder=LabelEncoder() # 레이블 인코딩 적용 fruits_label_encoded=label_encoder.fit_transform(fruits) print(fruits_label_encoded) fruits_label_encoded.reshape(-1,1) -> 단점으로는 머신러닝에서는 숫자로 값을 판단하기 때문에 1와 2 의 관계가 1과 3의 관계보다 상관성이 높다고 판단할 수 있음. 실제로는 범주형 데..