Какие методы преобразования категориальных признаков существуют?

Некоторые методы преобразования категориальных признаков:

• Label Encoding. 4brain.ru Категориальные признаки преобразуются в числовые значения: каждое значение заменяется на соответствующее ему число. 4brain.ru Метод подходит для признаков с порядком значений, например уровня образования. 4brain.ru
• One-Hot Encoding. 4brain.ru 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. 4brain.ru Метод подходит для признаков без порядка значений, таких как цвет или тип объекта. 4brain.ru
• Binary Encoding. 4brain.ru Категориальные признаки преобразуются в бинарные значения с использованием кодирования Грея. 4brain.ru Каждое значение заменяется на бинарное значение, где каждый следующий столбец имеет значение, отличное от предыдущего на одну позицию. 4brain.ru
• Target Encoding. blog.skillfactory.ru Категории заменяются числовыми значениями, основанными на целевой переменной. blog.skillfactory.ru Для каждой категории вычисляется среднее значение целевой переменной, и это значение используется как новый числовой признак. blog.skillfactory.ru Метод стоит использовать, когда количество категорий велико и есть прямая зависимость категорий от целевой переменной. blog.skillfactory.ru
• Frequency Encoding. blog.skillfactory.ru Категории преобразуются в числовые значения, основанные на частоте их появления в данных. blog.skillfactory.ru Каждой категории присваивается числовое значение, которое соответствует частоте её встречаемости в данных. blog.skillfactory.ru
• Ordinal Encoding. blog.skillfactory.ru Применяется для категорий, которые имеют естественный порядок, например уровня образования. blog.skillfactory.ru

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