Какие методы анализа используются для работы с категориальными признаками?

Некоторые методы анализа, которые используются для работы с категориальными признаками:

• Label Encoding. 1 Метод преобразования категориальных признаков в числовые значения. 1 Каждое значение категориального признака заменяется на соответствующее ему число. 1 Подходит для признаков с порядком значений, например уровня образования. 1
• One-Hot Encoding. 1 Метод преобразования категориальных признаков в бинарные значения. 1 Каждое значение категориального признака заменяется на столбец бинарных значений, где 1 указывает на присутствие значения признака, а 0 — на его отсутствие. 1 Подходит для признаков без порядка значений, таких как цвет или тип объекта. 1
• Binary Encoding. 1 Метод преобразования категориальных признаков в бинарные значения с использованием кодирования Грея. 1 Каждое значение категориального признака заменяется на бинарное значение, где каждый следующий столбец имеет значение, отличное от предыдущего на одну позицию. 1
• Критерий хи-квадрат (Chi-square Test). 2 Используется для категориальных признаков в датасете. 2 Вычисляется хи-квадрат между каждым признаком и целью, после чего выбирается желаемое количество признаков с лучшими показателями. 2
• Множественный анализ соответствий. 3 Используется для визуализации «похожести» категорий изучаемых признаков и часто встречается в маркетинговых исследованиях. 3
• Логлинейный анализ. 3 Используется для моделирования частот в ячейках таблицы сопряжённости, позволяет получить результат в виде соответствующего уравнения с откликом-частотой и распространён главным образом в эконометрике. 3
• CHAID. 3 Наиболее универсальный из методов, используется для множества задач (кластеризации, классификации, регрессии, поиска взаимодействий) и применяется в различных областях социальных и компьютерных наук. 3