Возможно, имелись в виду преимущества и недостатки двоичного кодирования (binary encoding) и one-hot encoding.
Преимущества binary encoding:
Недостатки binary encoding:
Преимущества one-hot encoding:
- Устранение ординарности. www.geeksforgeeks.org Многие категориальные переменные не имеют присущего им порядка (например, «Мужской» и «Женский»). www.geeksforgeeks.org Если бы нужно было присвоить числовые значения, модель могла бы ошибочно интерпретировать это как ранжирование и привести к предвзятым прогнозам. www.geeksforgeeks.org One-hot encoding устраняет этот риск, обрабатывая каждую категорию независимо. www.geeksforgeeks.org
- Повышение производительности модели. www.geeksforgeeks.org Одно горячее кодирование может помочь повысить производительность моделей машинного обучения. www.geeksforgeeks.org Это позволяет моделям фиксировать сложные взаимосвязи внутри данных, которые могли бы быть пропущены, если бы категориальные переменные рассматривались как отдельные сущности. www.geeksforgeeks.org
- Совместимость с алгоритмами. www.geeksforgeeks.org Многие алгоритмы машинного обучения, в частности, основанные на линейной регрессии и градиентном спуске, требуют ввода числовых данных. www.geeksforgeeks.org
Недостатки one-hot encoding:
- Увеличение размерности. www.geeksforgeeks.org deepai.org Это может привести к увеличению размерности данных, особенно если категориальная переменная имеет много категорий. deepai.org
- Разрежение данных. www.geeksforgeeks.org Это может привести к переобучению, особенно если в переменной много категорий и размер выборки относительно невелик. www.geeksforgeeks.org
- Потеря информации. deepai.org Если категориальная переменная имеет некоторые порядковые отношения, one-hot encoding не фиксирует эту связь, если только её явно не моделировать в другом месте. deepai.org