임대료를 예측하는 회귀 모델을 구축하고 있습니다. 범주형 특성인 Wall_Color는 건물의 주요 외벽 색상을 나타냅니다. 이 모델이 Wall_Color 데이터를 사용할 수 있도록 하는 특성 엔지니어링 방법은 무엇입니까? (두 가지 선택)

회귀 모델은 숫자형 데이터를 처리하도록 설계되었으므로 범주형 특성인 WallColor를 숫자형으로 변환해야 합니다. 각 색상 범주에 대해 이진 원-핫 인코딩된 열을 추가하는 것은 범주형 데이터를 숫자형으로 변환하는 일반적이고 효과적인 방법입니다. 각 고유한 범주에 대해 새로운 이진 특성(0 또는 1)을 생성하여 모델이 각 색상 간의 차이를 인식할 수 있도록 합니다. 각 색상 레이블을 훈련 세트의 빈도수로 바꾸는 것은 빈도 인코딩이라고 하며, 이는 범주형 특성을 숫자형으로 변환하는 또 다른 유효한 방법입니다. 이 방법은 각 범주의 상대적 중요성 또는 발생 빈도에 대한 정보를 모델에 제공할 수 있습니다. 색상을 임의의 정수로 매핑하는 것은 모델이 색상 간에 잘못된 순서 관계를 추론하게 할 수 있으므로 적절하지 않습니다. 각 색상 이름을 이름의 길이로 바꾸는 것은 색상 자체에 대한 의미 있는 정보를 잃게 되므로 적절하지 않습니다. 각 색상을 RGB 값으로 인코딩하는 것은 WallColor 특성이 색상 자체의 스펙트럼 값을 나타내는 것이 아니라 건물의 주요 외벽 색상을 나타내므로 적절하지 않습니다.