LabelEncoder와 OneHotEncoder의 차이는 무엇일까?

BigData

Lcoding 2024. 11. 5. 13:28

안녕하세요,

오늘은 LabelEncoder와 OneHotEncoder의 차이에 대하여 알아보겠습니다.

LabelEncoder와 OneHotEncoder는 모두 범주형(object) 데이터를 수치형 데이터로 변환할 때 사용하는 인코딩 도구지만,

사용 용도가 약간 다릅니다.

개요 - LabelEncoder는 범주형 데이터의 각 값을 고유한 숫자(Label)로 변환합니다. 예를 들어, 'Red', 'Blue', 'Green'이라는 세 개의 카테고리가 있으면, 각각 0, 1, 2로 인코딩됩니다.

사용 용도 - 데이터의 카테고리 간에 순서가 있거나, 특정한 모델(예: 트리 기반 모델)에서는 숫자 자체가 의미를 가지지 않기 때문에, 고유한 숫자만 있으면 되는 경우 사용합니다.

예시 -
- '소형', '중형', '대형'처럼 순서가 있는 범주형 데이터.
- 트리 기반 알고리즘을 사용할 때(결정 트리, 랜덤 포레스트 등).

개요 - OneHotEncoder는 각 카테고리를 이진 벡터로 변환합니다. 예를 들어, 'Red', 'Blue', 'Green' 세 가지 카테고리는 각각 [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]로 인코딩됩니다.

사용 용도 - 데이터의 카테고리 간 순서가 없고, 각 카테고리가 독립적인 의미를 가지는 경우 사용합니다. 특히 선형 모델(로지스틱 회귀, SVM 등)에서 유용합니다.

예시 -
- '사과', '바나나', '딸기'와 같이 순서가 없는 과일의 종류를 나타내는 경우.
- 신경망이나 선형 회귀 모델에서 범주형 변수를 사용할 때.

1,2 요약 정리 -

과연 OneHotEncoder를 LabelEncoder로 대체가 가능할까?

LabelEncoder는 각 범주를 0, 1, 2 같은 연속적인 숫자로 인코딩하는데, 이를 선형 모델이나 거리 기반 모델(예: k-최근접 이웃, 선형 회귀 등)에 사용하면 숫자 간 크기 차이가 인위적으로 도입됩니다.
예를 들어, 색상 'Red', 'Blue', 'Green'을 LabelEncoder로 0, 1, 2로 인코딩하면 모델이 'Red'와 'Green'의 차이가 'Red'와 'Blue'의 차이보다 크다고 인식할 수 있습니다. 이 정보는 실제로는 의미가 없기 때문에 모델 학습에 오류를 유발할 수 있습니다.

선형 회귀나 로지스틱 회귀와 같은 선형 모델에서는 각 범주가 독립적이어야 합니다. LabelEncoder를 사용하면 범주들이 독립적이지 않고 연속적인 관계가 있는 것처럼 모델에 인식될 수 있습니다.
반면, OneHotEncoder를 사용하면 각 범주가 서로 독립적인 이진 벡터로 변환되므로, 이러한 문제를 피할 수 있습니다.

트리 기반 모델(예: 결정 트리, 랜덤 포레스트)은 LabelEncoder와 OneHotEncoder 모두를 잘 처리할 수 있습니다. 하지만 일부 트리 기반 모델(예: XGBoost, LightGBM)은 OneHotEncoder를 더 잘 활용하는 경우도 있습니다.

3.요약 정리 -

결론적으로, 모든 상황에서 LabelEncoder가 OneHotEncoder를 대체할 수 없습니다.

하지만 반대의 경우 이론적으로는 모든 LabelEncoder 사용 상황을 OneHotEncoder로 대체할 수 있습니다.

그러나 당연히 효율성과 모델 성능 측면에서는 바람직하지 않을 수 있습니다.

OneHotEncoder는 LabelEncoder를 대체할 수 있지만, 범주 수가 많거나 순서가 있는 범주형 데이터에서는 비효율적입니다.
트리 기반 모델에서는 LabelEncoder가 효율적이고 성능에도 적합할 수 있습니다.

총 정리 -

이론적으로는 모든 LabelEncoder 사용 상황을 OneHotEncoder로 대체는 가능하나 모델 성능 측면을 고려하면서

트리기반 모델에서는 LabelEncoder를, 선형 모델 및 신경망에서는 OneHotEncoder를 적절히 잘 혼용하여 사용하면 되겠습니다.