Какие существуют альтернативные методы кодирования категориальных данных?

Некоторые альтернативные методы кодирования категориальных данных:

• Label Encoding (порядковое кодирование). sky.pro datasciencedojo.com Каждой категории присваивают уникальное целое число. sky.pro Метод подходит для порядковых переменных, где категории имеют естественный порядок (например, «низкий», «средний», «высокий»). sky.pro
• Binary Encoding. sky.pro Номер категории представляют в двоичном формате. sky.pro Метод требует меньше признаков, чем One Hot Encoding, особенно для большого количества категорий. sky.pro
• Target Encoding. sky.pro Категория заменяется средним значением целевой переменной для этой категории. sky.pro Метод эффективен при большом количестве категорий с выраженной связью с целевой переменной. sky.pro
• Frequency Encoding. sky.pro Категория заменяется частотой её появления в датасете. sky.pro Метод полезен для выявления редких и распространённых категорий. sky.pro
• Weight of Evidence (WOE) Encoding. sky.pro Для каждой категории вычисляют логарифм отношения вероятностей положительного и отрицательного класса. sky.pro Метод широко используется в кредитном скоринге. sky.pro
• Entity Embeddings. sky.pro Нейросетевой подход, при котором категориальные переменные сначала преобразуются в векторы фиксированной длины. sky.pro Метод эффективен для высококардинальных переменных. sky.pro
• Feature Hashing. sky.pro Применяют хеш-функции для отображения категорий в индексы фиксированного размера, что решает проблему с размерностью. sky.pro
• Leave-One-Out Encoding. sky.pro Вариация Target Encoding, более устойчивая к переобучению за счёт исключения текущего наблюдения при расчёте среднего значения. sky.pro

Выбор оптимального метода кодирования часто зависит от контекста задачи. sky.pro