Как label encoding влияет на интерпретируемость данных?

Label Encoding может влиять на интерпретируемость данных, особенно если порядок категорий не имеет значения. blog.skillfactory.ru В таком случае использование этого метода может привести к некорректной интерпретации данных моделью. blog.skillfactory.ru

Некоторые причины некорректной интерпретации:

• Предполагаемый порядок категорий. spotintelligence.com www.mygreatlearning.com Label Encoding предполагает наличие порядковой взаимосвязи между категориями, что не всегда верно. spotintelligence.com
• Случайные числовые значения. spotintelligence.com Целые числа, которые присваиваются во время Label Encoding, случайны и не передают значимую информацию о категориях. spotintelligence.com
• Влияние на производительность модели. spotintelligence.com Label Encoding может создавать непреднамеренные взаимосвязи между категориями, особенно в алгоритмах, которые используют метрики расстояния. spotintelligence.com
• Потеря информации. spotintelligence.com Label Encoding может приводить к потере информации об исходных категориальных данных, особенно если закодированные значения не отражают истинный характер категорий. spotintelligence.com

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. spotintelligence.com