Преимущества Label Encoder перед One-Hot Encoder:

• Label Encoder подходит для деревоподобных моделей (например, Decision Trees, Random Forests), которые могут эффективно обрабатывать порядковые данные. 3 Метод не увеличивает размерность, так как отображает категории на целые числа, что делает пространство признаков меньшим и более компактным. 3

Недостатки Label Encoder:

• Может вводить произвольный порядок в непорядковых данных, что может вводить модель в заблуждение. 2
• Невидимым категориям можно назначить произвольное целое число, что может вызывать проблемы с согласованностью, если их не обрабатывать явно. 3

Преимущества One-Hot Encoder:

• Преобразованные признаки легко интерпретируются, так как каждый бинарный столбец представляет конкретную категорию. 3
• Метод работает с алгоритмами, которые не предполагают никакой порядковой зависимости, такими как логистическая регрессия, нейронные сети или KNN. 3 Однако может вызывать проблемы с алгоритмами, чувствительными к многомерным данным (например, линейные модели). 3

Недостатки One-Hot Encoder:

• При большом количестве уникальных категорий может приводить к высокой размерности. 2
• При встрече невидимых категорий в тестовом наборе могут возникать ошибки, если их не обрабатывать правильно. 3

Выбор между Label Encoder и One-Hot Encoder зависит от типа данных и других факторов. 2