파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

큰 영향을 미칩니다.

이번 장에서는 먼저 범주형 특성의 보편적이고 중요한 사례를 살펴보고, 특정 모델에 잘 맞도

록 특성을 변환하는 예를 보겠습니다.

4.1

범주형 변수

예제에 사용할 데이터는

1994

년 인구 조사 데이터베이스에서 추출한 미국 성인의 소득 데이터

셋입니다.

1

이

adult

데이터셋을 사용해 어떤 근로자의 수입이

50

,

000

달러를 초과하는지, 그

이하일지를 예측하려고 합니다. 데이터셋에는 근로자 나이

age

, 고용형태

workclass

(자영업

self

-

emp

-

not

-

inc

, 사업체 근로자

private

, 공공 근로자

state

-

gov

), 교육 수준

education

, 성별

gender

, 주당 근로시간

hours

-

per

-

week

, 직업

occupation

등의 특성이 있습니다. [표

4

-

1

]은 이 데이터셋의 처음 몇 개를 보여

줍니다.

표

4-1

adult

데이터셋에 있는 처음 몇 개 샘플

age workclass education gender

hours-

per-week

occupation income

0 39 State-gov Bachelors Male 40 Adm-clerical <=50K

1 50

Self-emp-

not-inc

Bachelors Male 13 Exec-managerial <=50K

2 38 Private ...