Разница между One-Hot Encoding и Label Encoding заключается в следующем:

1. Природа данных. 1 One-Hot Encoding подходит для номинальных данных, где между категориями нет inherent order или ранжирования (например, цвета, страны). 1 Label Encoding — для порядковых данных, где категории имеют естественный порядок (например, «Низкий», «Средний», «Высокий»). 1
2. Количество создаваемых признаков. 1 One-Hot Encoding генерирует множество бинарных признаков, по одному для каждой уникальной категории. 1 Label Encoding создаёт один признак, где каждая категория представлена уникальным целым числом. 1
3. Интерпретация модели. 1 В One-Hot Encoding преобразованные признаки легко интерпретируются, так как каждый бинарный столбец представляет конкретную категорию. 1 В Label Encoding преобразованные данные могут быть сложнее интерпретировать, так как числовые значения (например, 0, 1, 2) назначаются категориям, но сами числа не имеют чёткого смысла. 1
4. Влияние на алгоритмы машинного обучения. 1 One-Hot Encoding хорошо работает с алгоритмами, которые не предполагают никакой порядковой зависимости, такими как логистическая регрессия, нейронные сети или KNN. 1 Label Encoding подходит для моделей на основе деревьев (например, Деревья решений, Случайные леса), которые могут эффективно обрабатывать порядковые данные. 1
5. Размерность. 1 One-Hot Encoding увеличивает размерность, потому что для каждой категории создаётся новый бинарный столбец. 1 Label Encoding не увеличивает размерность, так как отображает категории на целые числа, делая пространство признаков меньшим и более компактным. 1
6. Обработка невидимых категорий. 1 One-Hot Encoding может вызывать ошибки при встрече с невидимыми категориями в тестовом наборе, если не обрабатывать их правильно. 1 Label Encoding может назначать произвольные целые числа невидимым категориям. 1

Выбор между One-Hot Encoding и Label Encoding зависит от конкретного применения и характеристик данных, таких как количество категорий и размерность данных. 5