ML 엔지니어가 '예' 또는 '아니오'로만 구성된 설문조사 응답을 가지고 있습니다. 엔지니어는 데이터 세트의 차원을 늘리지 않으면서 모델 훈련을 개선하는 단일 기능으로 이러한 응답을 변환해야 합니다. 다음 중 이러한 제약 조건을 충족하는 방법은 무엇입니까? (두 가지 선택)

예' 또는 '아니오'와 같이 두 가지 고유한 범주만 있는 데이터의 경우, 이진 인코딩은 '예'를 1, '아니오'를 0과 같이 이진 값으로 직접 매핑하여 데이터 세트의 차원을 늘리지 않고 모델이 이해할 수 있는 숫자 형식으로 변환합니다. 레이블 인코딩도 마찬가지로 '예'를 1, '아니오'를 0과 같은 정수 레이블로 할당하여 차원을 늘리지 않으면서 동일한 목표를 달성합니다. 원-핫 인코딩은 각 범주에 대해 별도의 열을 생성하여 차원을 늘리므로 이 시나리오에서는 적합하지 않습니다. 통계적 대체는 누락된 값 처리와 관련이 있으며, 토큰화는 텍스트 데이터 처리에 사용되므로 질문의 맥락과 무관합니다.