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. 1

• совместимость: набор данных становится совместим с различными типами алгоритмов машинного обучения, которые ожидают числовой ввод. 1

• интуитивность: представление прямое и легко понятное. 1

• Недостатки:

• увеличение размерности: может привести к высокому увеличению размерности данных, особенно если категориальная переменная имеет много категорий. 1

• разреженная матрица: создаёт разреженную матрицу, которая может быть вычислительно сложной для некоторых моделей. 1

• потеря информации: если категориальная переменная имеет порядковую взаимосвязь, one-hot encoding не фиксирует эту взаимосвязь. 1

• Label encoding:

• Преимущества:

• простота реализации и интерпретации. 3

• работает лучше с меньшим количеством уникальных категориальных значений. 3

• не увеличивает размерность, так как отображает категории на целые числа, что делает пространство признаков меньшим и более компактным. 2

• Недостатки:

• может исказить результаты оценки, если алгоритм очень чувствителен к величине признака. 3

• может исказить результаты оценки, если есть большое количество уникальных категориальных значений. 3

Выбор между методами зависит от конкретной задачи и набора данных. 5