В чём преимущества и недостатки Label Encoding перед другими методами кодирования категориальных данных?

Преимущества Label Encoding перед другими методами кодирования категориальных данных:

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

Недостатки Label Encoding:

• Создание избыточных зависимостей в данных. habr.com Если закодированные значения подразумевают взаимосвязь, модель может неправильно интерпретировать данные как порядковые. www.geeksforgeeks.org

Другие методы кодирования категориальных данных и их особенности:

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

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