Для преобразования категориальных переменных в Python можно использовать несколько методов. Вот некоторые распространенные подходы:
-
Горячее кодирование. Этот метод преобразует каждую категорию в двоичное векторное представление. Каждая категория становится отдельным бинарным признаком, а наличие или отсутствие категории обозначается 1 или 0 соответственно. One-Hot Encoding подходит для номинальных данных.
-
Кодирование меток. В этом методе каждой категории присваивается уникальная числовая метка. Метки представляют собой целые числа от 0 до (количество категорий – 1). Кодирование меток подходит для порядковых данных, где категории имеют определенный порядок.
-
Порядковое кодирование. Подобно кодированию меток, порядковое кодирование присваивает категориям числовые метки. Однако в этом методе метки назначаются в зависимости от порядка категорий. Например, если есть три категории A, B и C, они могут быть закодированы как 1, 2 и 3 соответственно. Порядковое кодирование подходит для порядковых данных.
-
Кодирование подсчета: этот метод заменяет каждую категорию количеством ее вхождений в набор данных. Это может быть полезно, когда частота или распространенность категорий имеют отношение к проблеме.
-
Целевое кодирование. Целевое кодирование, также известное как среднее кодирование, заменяет каждую категорию средним значением целевой переменной для этой категории. Это полезно для задач классификации и может помочь выявить связь между категориальной переменной и целью.
-
Двоичное кодирование. Двоичное кодирование преобразует каждую категорию в двоичный код. Каждая категория представлена как последовательность двоичных цифр, и каждая цифра соответствует определенному признаку. Двоичное кодирование подходит для категориальных переменных с высокой мощностью.
-
Хеширование: этот метод применяет к категориям хеш-функцию, а затем присваивает числовые метки на основе значений хеш-функции. Это полезно при работе с большими категориальными переменными и помогает сократить использование памяти.
-
Внедрение функций. К категориальным переменным можно применять методы внедрения функций, такие как Word2Vec или GloVe. Эти методы изучают векторные представления категорий на основе шаблонов их совместного появления в данных.