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

• Сохранение информации. 1 Метод сохраняет категориальную информацию в структурированном и интерпретируемом формате. 1
• Совместимость с различными алгоритмами машинного обучения. 2 Метод делает датасет совместимым с разными типами алгоритмов, которые ожидают числовой ввод. 2
• Интуитивность. 2 Представление прямое и понятное. 2

Основные недостатки One Hot Encoding:

• Увеличение размерности данных. 25 Особенно сильно это проявляется, если у категориальной переменной много категорий. 2
• Создание разреженной матрицы. 2 Это может быть вычислительно сложно для некоторых моделей. 2
• Потеря информации. 2 Если у категориальной переменной есть порядковая зависимость, One Hot Encoding не зафиксирует её. 2

При выборе метода обработки данных важно учитывать тип переменных в датасете и характеристики используемой модели. 3