В чем основные преимущества и недостатки One Hot Encoding при работе с большими массивами данных?

Основные преимущества One Hot Encoding при работе с большими массивами данных:

• Сохранение информации. vitalflux.com Метод сохраняет категориальную информацию в структурированном и интерпретируемом формате. vitalflux.com
• Совместимость с различными алгоритмами машинного обучения. deepai.org Метод делает датасет совместимым с разными типами алгоритмов, которые ожидают числовой ввод. deepai.org
• Интуитивность. deepai.org Представление прямое и понятное. deepai.org

Основные недостатки One Hot Encoding:

• Увеличение размерности данных. deepai.org graphite-note.com Особенно сильно это проявляется, если у категориальной переменной много категорий. deepai.org
• Создание разреженной матрицы. deepai.org Это может быть вычислительно сложно для некоторых моделей. deepai.org
• Потеря информации. deepai.org Если у категориальной переменной есть порядковая зависимость, One Hot Encoding не зафиксирует её. deepai.org

При выборе метода обработки данных важно учитывать тип переменных в датасете и характеристики используемой модели. spotintelligence.com