Regression model을 만들다 보면, 독립변수로 명목형 변수를 사용할 때가 많다. 지역이나 성별, biomaker유/무 등이 대표적으로 많이 사용되는 명목형 변수로, 특히 medical 저널에서는 성별을 covariate으로 취급하여 성별에 따른 종속변수의 차이를 보고자 할 때가 많다. 명목형 변수들은 Dummy Variable로 바꾸어서 regression model을 만드는데, one hot 인코딩 방식으로 더미 변수들을 만든다. 예를 들면, ❕ male=0, female=1 ❕ Biomarker유=1, Biomarker무=0 이런식으로 만든다. 이와 같은 binary 데이터들은 더미 변수로 만드는 것도 쉽고 큰 문제가 되지 않는다. one-hot encoding의 이유는, 0과 1 대신 빨간색, 녹색, 파란색을 1,2,3 으로 코딩해버리면, 적합한 모델은 숫자가 더 큰 3을 빨간색보다 더 중요한 인자로 생각하게 되기 때문이다. 학력처럼 순서형이면 각 숫자에 의미가 있지만 여러 컬러처럼 단순 명목형일 때에는 one-hot 인코딩을 해야한다. (단, 컬러가 연함 - 진함과 같이 순서형이라면 굳이 one-hot 인코딩을 안해도 된다.) one-hot encoding 의 예시는 아래 세 가지 카테고리로 보면 더 명확하게 이해가 된다. (image출처: https://towardsdatascience.com/encoding-categorical-variables-one-hot-vs-dummy-encoding-6d5b9c46e2db) 그럼 binary 말고 여러 카테고리가 있는 변수의 경우는 어떤 식으로 더미 변수를 만들까? Regression 모델을 만들 때에는 k개의 카테고리가 있다면, k-1개의 더미변수를 생성하게 된다. 위 그림에서 Blue일 때, d1, d2, d3 모두 0으로 코딩해도 Red, Green과 차이가 있으므로, d1과 d2만 만들어도 무방하다는 의미이다. 즉, d1과 d2가 0일 때, Blue가...