광고 한번만 눌러주세요 ㅎㅎ 블로그 운영에 큰 힘이 됩니다. 실제 분석 시에 정형 데이터의 범주형 데이터 처리가 골치가 아픕니다. 범주형 데이터는 보통 one-hot을 통해, 데이터를 굉장히 희소하게(sparse)하게 만들기 때문입니다. 보통 이렇게 차원이 커지게 되면, 차원의 저주에 빠질 수 있으면서, 학습도 굉장히 잘 안됩니다. 그래서 저는 보통 차원이 커질 경우 보통 embedding을 시키거나, 아니면 요즘은 catboost encoder나, target encoder 같은 방법을 써보려고 합니다. 이번에는 좀 더 변수 선택 차원으로 이야기해보고자 Chi-square 독립 검정을 통해 변수 선택을 하는 것을 보게 되어, 해보면서 공유합니다. Chi-Square Test of Independence..