Какие ошибки возникают при неправильном кодировании категориальных данных в моделях машинного обучения?

Некоторые ошибки, которые возникают при неправильном кодировании категориальных данных в моделях машинного обучения:

• Потеря информации. nuancesprog.ru Некоторые методы кодирования могут навязать непредусмотренные порядковые отношения. nuancesprog.ru
• Проблема новой категории. nuancesprog.ru Большинство методов кодирования не справляются с категориями в тестовых данных, которых не было во время обучения. nuancesprog.ru
• Барьер размерности. nuancesprog.ru Некоторые методы, например прямое кодирование, могут значительно увеличить количество признаков. nuancesprog.ru
• Появление непреднамеренных предубеждений или взаимосвязей. nuancesprog.ru Например, если закодировать «солнечный» как 1, а «дождливый» как 2, то модель может посчитать, что дождливых дней «больше, чем солнечных», а это не то, чего хотят. nuancesprog.ru

Неправильное кодирование категориальных признаков может снизить производительность модели. all-calc.info Выбор оптимального метода кодирования зависит от конкретных данных, характера категорий и требований модели машинного обучения. nuancesprog.ru