В чем преимущества и недостатки метода one-hot encoding в сравнении с label encoding?

Преимущества метода one-hot encoding в сравнении с label encoding:

• One-hot encoding:

• Преимущества:

• сохраняет информацию: категориальная переменная имеет одинаковый вес в модели машинного обучения, без потенциальных порядковых отношений, которые алгоритм может ошибочно интерпретировать. deepai.org

• совместимость: набор данных становится совместим с различными типами алгоритмов машинного обучения, которые ожидают числовой ввод. deepai.org

• интуитивность: представление прямое и легко понятное. deepai.org

• Недостатки:

• увеличение размерности: может привести к высокому увеличению размерности данных, особенно если категориальная переменная имеет много категорий. deepai.org

• разреженная матрица: создаёт разреженную матрицу, которая может быть вычислительно сложной для некоторых моделей. deepai.org

• потеря информации: если категориальная переменная имеет порядковую взаимосвязь, one-hot encoding не фиксирует эту взаимосвязь. deepai.org

• Label encoding:

• Преимущества:

• простота реализации и интерпретации. pyshark.com

• работает лучше с меньшим количеством уникальных категориальных значений. pyshark.com

• не увеличивает размерность, так как отображает категории на целые числа, что делает пространство признаков меньшим и более компактным. www.geeksforgeeks.org

• Недостатки:

• может исказить результаты оценки, если алгоритм очень чувствителен к величине признака. pyshark.com

• может исказить результаты оценки, если есть большое количество уникальных категориальных значений. pyshark.com

Выбор между методами зависит от конкретной задачи и набора данных. spotintelligence.com