В чем преимущества и недостатки Label Encoder перед One-Hot Encoder?

Преимущества Label Encoder перед One-Hot Encoder:

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

Недостатки Label Encoder:

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

Преимущества One-Hot Encoder:

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

Недостатки One-Hot Encoder:

• При большом количестве уникальных категорий может приводить к высокой размерности. www.analyticsvidhya.com
• При встрече невидимых категорий в тестовом наборе могут возникать ошибки, если их не обрабатывать правильно. www.geeksforgeeks.org

Выбор между Label Encoder и One-Hot Encoder зависит от типа данных и других факторов. www.analyticsvidhya.com