Label Encoding может влиять на интерпретируемость данных, особенно если порядок категорий не имеет значения. 4 В таком случае использование этого метода может привести к некорректной интерпретации данных моделью. 4
Некоторые причины некорректной интерпретации:
- Предполагаемый порядок категорий. 25 Label Encoding предполагает наличие порядковой взаимосвязи между категориями, что не всегда верно. 2
- Случайные числовые значения. 2 Целые числа, которые присваиваются во время Label Encoding, случайны и не передают значимую информацию о категориях. 2
- Влияние на производительность модели. 2 Label Encoding может создавать непреднамеренные взаимосвязи между категориями, особенно в алгоритмах, которые используют метрики расстояния. 2
- Потеря информации. 2 Label Encoding может приводить к потере информации об исходных категориальных данных, особенно если закодированные значения не отражают истинный характер категорий. 2
Чтобы избежать некорректной интерпретации, для категорий без естественного порядка или при работе с алгоритмами, которые могут неправильно интерпретировать закодированные значения, могут быть более подходящими другие методы кодирования, например, One-Hot Encoding или Target Encoding. 2