Какие методы преобразования категориальных признаков существуют?

Некоторые методы преобразования категориальных признаков:

• Label Encoding. 1 Категориальные признаки преобразуются в числовые значения: каждое значение заменяется на соответствующее ему число. 1 Метод подходит для признаков с порядком значений, например уровня образования. 1
• One-Hot Encoding. 1 Категориальные признаки преобразуются в бинарные значения: каждое значение заменяется на столбец бинарных значений, где 1 указывает на присутствие значения признака, а 0 — на его отсутствие. 1 Метод подходит для признаков без порядка значений, таких как цвет или тип объекта. 1
• Binary Encoding. 1 Категориальные признаки преобразуются в бинарные значения с использованием кодирования Грея. 1 Каждое значение заменяется на бинарное значение, где каждый следующий столбец имеет значение, отличное от предыдущего на одну позицию. 1
• Target Encoding. 2 Категории заменяются числовыми значениями, основанными на целевой переменной. 2 Для каждой категории вычисляется среднее значение целевой переменной, и это значение используется как новый числовой признак. 2 Метод стоит использовать, когда количество категорий велико и есть прямая зависимость категорий от целевой переменной. 2
• Frequency Encoding. 2 Категории преобразуются в числовые значения, основанные на частоте их появления в данных. 2 Каждой категории присваивается числовое значение, которое соответствует частоте её встречаемости в данных. 2
• Ordinal Encoding. 2 Применяется для категорий, которые имеют естественный порядок, например уровня образования. 2

Выбор метода преобразования категориальных признаков зависит от типа категориальных данных, количества уникальных категорий, особенностей используемой модели машинного обучения и целей анализа. 3