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머신러닝 모델의 성능은 '데이터를 모델이 얼마나 잘 이해할 수 있는 형태로 전달하느냐'에 달려 있습니다. 오늘은 가장 대표적인 전처리 기법인 범주형 데이터 처리(One-Hot Encoding)와 연속형 데이터 처리(Binning)를 심도 있게 다뤄보겠습니다.원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding)❓ 개념 및 필요성머신러닝 알고리즘은 기본적으로 수치 데이터를 계산합니다. 하지만 '서울, 부산' 같은 범주형(Categorical) 데이터는 크기 비교가 불가능합니다. 이를 단순히 1, 2로 바꾸면 모델은 "부산(2)이 서울(1)보다 크다"라는 잘못된 관계를 학습합니다.원-핫 인코딩은 각 카테고리를 독립된 열로 만들고, 해당하는 데이터에만 1(Hot)을, 나머지는 0(Cold)을 부여하여 데이터 간의 ..