Преимущества One Hot Encoding перед другими методами кодирования:

• Сохранение информации. 1 Категориальный признак получает одинаковый вес в модели машинного обучения, без потенциальных порядковых отношений, которые алгоритм может ошибочно интерпретировать. 1
• Совместимость. 1 Набор данных становится совместим с различными типами алгоритмов машинного обучения, которые ожидают числовой ввод. 1
• Интуитивность. 1 Представление простое и понятное. 1

Недостатки One Hot Encoding:

• Увеличение размерности данных. 13 Особенно сильно это происходит, если у категориального признака много категорий. 1
• Разреженная матрица. 1 Для обработки некоторых моделей это может быть вычислительно сложно. 1
• Потеря информации. 1 Если у категориального признака есть порядковая связь, One Hot Encoding не улавливает её, если только она явно не смоделирована в другом месте. 1

Выбор между One Hot Encoding и другими методами кодирования категориальных признаков зависит от конкретной задачи и алгоритма машинного обучения, который планируется использовать. 3