Преимущества использования LabelEncoder для работы с категориальными данными:

• Простота использования. 1 LabelEncoder напрямую преобразует каждую уникальную категорию в числовое значение, не требуя дополнительных признаков или сложных преобразований. 1
• Эффективность. 1 LabelEncoder хорошо работает для порядковых данных, где важен порядок категорий. 1 Числовое представление сохраняет взаимосвязь между категориями, что помогает модели понять их ранжирование или прогрессию. 1

Недостатки использования LabelEncoder:

• Не подходит для признаков без порядка. 3 LabelEncoder предполагает порядковую взаимосвязь между метками, что не всегда имеет место. 3
• Некоторые алгоритмы машинного обучения могут неверно интерпретировать закодированные значения. 3 Например, воспринимать их как имеющие математическую значимость. 3

Таким образом, LabelEncoder полезен для задач классификации, где метки имеют значимый порядок. 3