Преимущества Label Encoding перед другими методами кодирования категориальных данных:

• Простота использования. 1 Метод требует меньше предварительной обработки, так как напрямую преобразует каждую уникальную категорию в числовое значение. 1
• Работа с порядковыми данными. 1 Числовое представление сохраняет взаимосвязь между категориями, что помогает модели понять их ранжирование или прогрессию. 1

Недостатки Label Encoding:

• Создание избыточных зависимостей в данных. 4 Если закодированные значения подразумевают взаимосвязь, модель может неправильно интерпретировать данные как порядковые. 1

Другие методы кодирования категориальных данных и их особенности:

• One-Hot Encoding. 34 В этом алгоритме каждое значение категории преобразуется в новый столбец, и столбцу присваивается значение 1 или 0 (обозначение true/false). 3 Недостаток метода — существенное увеличение объёма данных, так как большие по количеству уникальных значений признаки кодируются большим количеством бинарных признаков. 4
• Binary Encoder. 4 Метод позволяет сохранить исходную зависимость между признаком и целевой меткой во время кодирования. 4

Выбор метода зависит от набора данных и модели, которую нужно применить. 3