One Hot Encoding может положительно влиять на производительность моделей машинного обучения. 1 Несколько причин:

• Избегание порядковых отношений. 1 One Hot Encoding не позволяет алгоритму предполагать порядковые отношения между категориями. 1 Это устраняет проблему, когда модель ошибочно интерпретирует одну категорию как «больше» другой, что может привести к ошибочным выводам и низкой производительности. 1
• Повышение интерпретируемости модели. 1 Каждая категория представлена своим собственным двоичным признаком, что позволяет модели определять отдельный вес для каждой категории. 1 Это повышает способность модели делать точные прогнозы и улучшает интерпретируемость. 1
• Улучшение алгоритмов, основанных на расстоянии. 1 Алгоритмы, основанные на расстоянии, такие как k ближайших соседей (KNN), основаны на вычислении расстояний между точками данных. 1 One Hot Encoding позволяет более эффективно интерпретировать данные. 1

Однако у One Hot Encoding есть и недостатки. 2 Например, иногда оно может приводить к плохой производительности из-за введения многих дополнительных признаков, особенно в больших наборах данных. 2 Это может увеличить вычислительные сложности и сделать модель менее интерпретируемой. 2