Один метод горячего кодирования:
Горячее кодирование — это метод, используемый для представления категориальных переменных в виде числовых значений в машинном обучении. Категориальные переменные — это переменные, которые могут принимать ограниченное количество значений (например, пол, цвет и т. д.). Горячее кодирование преобразует каждую категорию в бинарный признак, где каждый признак соответствует одной категории. Например, если у нас есть категориальная переменная «цвет» с тремя категориями (красный, синий, зеленый), горячее кодирование создаст три бинарных признака, по одному для каждой категории. Если наблюдение красное, «красный» признак будет равен 1, а «синий» и «зеленый» — 0.
Важность:
Горячее кодирование необходимо, потому что многие алгоритмы машинного обучения не могут напрямую обрабатывать категориальные переменные. Преобразовав их в числовые значения, мы можем включить их в наши модели и использовать для прогнозирования. Кроме того, однократное кодирование не позволяет модели предполагать какие-либо порядковые отношения между категориями, что может не подходить во всех случаях.
