데이터 전처리 방법들: 데이터 인코딩, 데이터 스케일링 머신러닝은 데이터의 영향을 많이 받음. 데이터 전처리 중요. 문자열 값을 숫자값으로 바꾸는 것을 인코딩이라고 한다. 척도를 비슷하게 해주는걸 데이터 스케일링.(방개수,거리) (데이터 인코딩) 머신러닝 알고리즘은 문자열 데이터 속성을 입력받지 않기 때문에 모든 데이터는 숫자형으로 표현되어야 한다. 즉 문자형 속성은 모두 숫자값으로 변환/인코딩 되어야 한다. 1) 레이블 인코딩 LabelEncoder 클래스 각각의 항목이 고유 번호를 부여받았음 fit()과 transform()을 이용하여 변환. fit : 데이터 변환을 위한 기준 정보 설정, 매개변수를 이용해서 내부개체상태로 저장. (훈련시킨다 생각) transform : fit 정보를 이용해서 데이터..
