Last Updated on 2024-09-24 06:03 by admin
from How to do One Hot Encoding? Transform Your Categorical Data!.
ワンホットエンコーディングの方法とカテゴリカルデータの変換について – Analytics Vidhya
機械学習において、カテゴリカルデータはデータセットのDNAのようなものですが、アルゴリズムに理解させるためには、ワンホットエンコーディングというプロセスが必要です。このブログでは、ワンホットエンコーディングの概要と実装方法、注意点、高度なテクニックと代替手法について説明します。
カテゴリカルデータは、限られたカテゴリやグループを持つ変数を表します。ワンホットエンコーディングは、カテゴリカルデータをバイナリ行列に変換する技術で、各カテゴリに一意のバイナリベクトルを割り当て、カテゴリの存在を「1」、不在を「0」で表します。これにより、数値エンコーディングが示す階層的な順序を排除し、モデルが各カテゴリを等しく扱うことができます。
ワンホットエンコーディングは、カテゴリ間に順序関係がない名義カテゴリカルデータに適しています。Pythonでは、PandasやScikit-learnのライブラリを使用してワンホットエンコーディングを実装できます。
しかし、次元の呪いという問題があり、カテゴリの数が増えると特徴空間が増大し、疎な行列や過学習を引き起こす可能性があります。次元削減のために特徴ハッシングや埋め込みなどのテクニックや、順序データやモデルの単純さが優先される場合にはラベルエンコーディングやバイナリエンコーディングなどの代替手法が有効です。
ワンホットエンコーディングは機械学習の前処理段階で重要な役割を果たし、カテゴリカルデータを偏りなく解釈することで、より正確な予測を可能にします。データセットのサイズやカテゴリの性質を考慮して、最も効果的なエンコーディング戦略を選択することが重要です。
