В чем преимущества и недостатки одного-горячего кодирования категориальных признаков?

Преимущества одного-горячего кодирования (One-Hot Encoding) категориальных признаков:

• Устранение ординарности. 1 Многие категориальные переменные не имеют присущего им порядка. 1 Если присвоить числовые значения, модель может ошибочно интерпретировать это как ранжирование и сделать предвзятые прогнозы. 1 One-Hot Encoding устраняет этот риск, обрабатывая каждую категорию независимо. 1
• Повышение производительности модели. 1 Более подробное представление категориальных переменных позволяет моделям фиксировать сложные взаимосвязи внутри данных, которые могли бы быть пропущены, если бы категориальные переменные рассматривались как отдельные сущности. 1
• Совместимость с алгоритмами. 1 Многие алгоритмы машинного обучения, в частности, основанные на линейной регрессии и градиентном спуске, требуют ввода числовых данных. 1 One-Hot Encoding позволяет преобразовать категориальные признаки в числовые, делая их пригодными для анализа алгоритмами. 2

Недостатки One-Hot Encoding:

• Увеличение размерности данных. 12 Для каждой категории переменной создаётся отдельный столбец. 1 Это может усложнить модель и замедлить её обучение. 1
• Разрежение данных. 1 Большинство наблюдений будут иметь значение 0 в большинстве столбцов с One-Hot кодированием. 1
• Переобучение. 1 Это может произойти, особенно если в переменной много категорий и размер выборки относительно невелик. 1
• Мультиколлинеарность. 2 При наличии нескольких категориальных признаков с большим числом уникальных категорий могут возникнуть проблемы, когда один признак линейно зависит от других. 2 Это может усложнить интерпретацию моделей. 2

Выбор между One-Hot Encoding и другими методами кодирования категориальных признаков зависит от конкретной задачи и алгоритма машинного обучения, который планируется использовать. 2