데이터 전처리(Data Processing or Cleansing)은 머신러닝 알고리즘 만큼 매우 중요합니다. 데이터 전처리 방법에는 다양한 방법들이 있는데요. 그 중에 문자열 데이터를 수치화 시켜주는 인코딩 방법과 서로 다른 변수의 값 범위를 일정한 수준으로 맞추는 피쳐 스케일링 (정규화, 표준화) 에 관해 실습해 보겠습니다. # 1. 데이터 인코딩 머신러닝을 위한 대표적인 인코딩 방식은 크게 레이블 인코딩(Label Encoding)과 원-핫 인코딩(One Hot Encoding) 방법이 있습니다. 1-1. 레이블 인코딩 사이킬런의 레이블 인코딩을 인포트 해옵니다. LabelEncoder를 객체로 생성한 후 fit() 과 transform()을 호출해 레이블 인코딩을 수행합니다. 각 문자열이 숫자로 ..