В чем заключаются преимущества использования Label Encoding перед One-Hot Encoding?

Некоторые преимущества использования Label Encoding перед One-Hot Encoding:

• Подходит для порядковых данных. www.geeksforgeeks.org Label Encoding лучше работает с категориями, которые имеют естественный порядок (например, «Низкий», «Средний», «Высокий»). www.geeksforgeeks.org One-Hot Encoding лучше подходит для номинальных данных, где между категориями нет inherent порядка (например, цвета, страны). www.geeksforgeeks.org
• Меньше увеличивает размерность. www.geeksforgeeks.org Label Encoding не увеличивает размерность, так как категории отображаются на целые числа, что делает пространство признаков более компактным. www.geeksforgeeks.org One-Hot Encoding, наоборот, увеличивает размерность, создавая новый двоичный столбец для каждой категории, что может привести к проблемам с памятью, если в наборе данных много уникальных категорий. www.geeksforgeeks.org www.shiksha.com
• Лучше обрабатывает неизвестные категории. www.geeksforgeeks.org Label Encoding может назначать новые целые числа неизвестным категориям, в то время как One-Hot Encoding может вызывать ошибки при встрече с неизвестными категориями в тестовом наборе, если не обработать их должным образом. www.geeksforgeeks.org
• Подходит для древообразных моделей. www.geeksforgeeks.org Label Encoding подходит для моделей на основе деревьев (например, Decision Trees, Random Forests), которые эффективно обрабатывают порядковые данные. www.geeksforgeeks.org One-Hot Encoding может вызывать проблемы с алгоритмами, чувствительными к высокомерным данным (например, линейными моделями). www.geeksforgeeks.org