머신러닝 전처리, Categorical variable 처리법

회귀분석 모델이 제대로 작동하기 위해서는 변수값들이 서로 order를 가져야만 한다. 하지만 categorical variable은 모델이 사용할만큼 그 order가 명시적이지 않다. categorical variable는 두가지로 나뉠 수 있다. 하나는 category 사이에 order가 있는경우, 나머지는 그렇지 못한 경우다. 전자의 경우는 각 category를 해당하는 order로 encoding하는 방법이 있다. 후자의 경우도 조금 복잡한 전처리 과정을 거쳐서 모델이 사용가능한 데이터로 encoding이 가능하다.

방법 1: Drop

그냥 버려서 모델에 노이즈로 작용하지 않게 한다.

방법 2: Ordinal Encoding

category가 자체적인 order를 가진 경우에만 사용가능한 방법이다. 각 category를 해당하는 order로 encoding 한다.

방법 3 : One-Hot Encoding

category가 order를 가지지 않는 경우를 위한 방법이다. 각 category별로 column을 만들고 column의 value가 (original value == category)에 대한 boolean value를 가지도록 encoding 한다. 이러면 각 column은 boolean value를 가지기 때문에 회귀분석모델에서 충분히 이용 가능하다. 다만 category 수가 많아지면 data의 column이 너무 많아지게 된다.

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윈도우 10 마우스(커서) 옆에 자꾸 Progress bar(진행중 아이콘)가 나타난다면

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Cubase : Serum 사용법(1) : 소개와 오실레이터, 필터, 모듈레이터의 사용법

큐베이스 가상악기 Serum 사용법(1) Serum 소개와 오실레이터, 필터, 모듈레이터의 사용법 1. Serum 이란? 큐베이스에서 사용가능한 가상악기 VST 플러그인 형태로 나온 Software Synthesizer 이다. 사운드의 시각화가 잘 되어있는게 특징이며, 웨이브테이블을 통해 다체로운 사운드를 만들 수 있는게 특징이다. Serum 사용 화면. 2. Serum 의 구조 소프트웨어 신디사이저는 구조는 다음과 같고 Serum도 이러한 구조로 이루어져있다. 신디사이저의 구조 여기에서 각 모듈들이 하는 역활은 다음과 같다. 오실레이터 (Oscillator) : 소리를 발진 시킨다. 필터 (Filter) : 오실레이터로부터 받은 소리를 필터링 한다. 엠프 (Amp) : 필터를 거쳐온 소리를 증폭시켜서 최종적으로 출력한다. 모듈레이터 (Modulator) : 각 모듈(오실레이터, 필터, 엠프)에 ENV, LFO 신호를 줘서 변형을 준다. ENV (Envelope Generator) : ADSR의 패턴을 가지고 신디사이저의 모듈들을 컨트롤 할 수 있는 Envelope를 생성한다. 보통 키보드 게이트의 신호를 통해 작동되어 시간에 따라 변하는 전압(Envelope)을 생성한다. LFO (Low Frequency Oscillator) : 저주파 발진기로. 저주파 패턴을 만들어서 음성을 변조하는대 사용한다. 그리고 Serum에서 각 모듈의 위치는 다음과 같다. Serum의 모듈 위치 3. Serum 각 모듈별 사용법 - 오실레이터(Oscillator) 오실레이터에서 Osc A, B가 활성화 되어있다 오실레이터는 크게 Sub와 Noise, Osc A, Osc B로 이루어져 있다. Sub는 기본파형을 발생시킬수 있으며 Noise는 치지직거리는 배경 잡음을 발생시키고, Osc A와 B는 각각 웨이브테이블을 이용해 다양한 파형의 소리를 발진시킨다. 각 요소

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