Вопрос или проблема
Как говорится в заголовке, когда использовать Label Encoder и One Hot кодирование с целевыми переменными?
Это зависит от используемой модели и, возможно, что более важно, от используемого программного обеспечения. Я думаю, что большинство пакетов вполне довольны получением сырых целевых переменных и будут кодировать их внутренне по мере необходимости.
У каждого из них есть свои преимущества и недостатки. One hot кодирование не предполагает никаких отношений между категориями, но рассматривает каждую категорию как независимую характеристику. Следовательно, алгоритм не учитывает порядок категориальных характеристик. Точно так же, one hot кодирование увеличивает размерность для каждой категориальной переменной, что делает разреженное представление данных и увеличивает размерность набора данных.
Ответ или решение
Когда использовать Label Encoder и One Hot кодирование для целевых переменных?
При работе с категориальными переменными в задачах машинного обучения, выбор между Label Encoding и One Hot Encoding зависит как от используемой модели, так и от программного обеспечения.
1. Понимание методов кодирования
Label Encoder преобразует каждое уникальное значение категориальной переменной в целое число. Например, для переменной "Цвет" с уникальными значениями "Красный", "Зеленый" и "Синий" кодирование может выглядеть так: "Красный" – 0, "Зеленый" – 1, "Синий" – 2. Этот подход подразумевает наличие порядкового отношения, что может вводить в заблуждение некоторые модели, особенно если они не предназначены для работы с порядковыми признаками.
One Hot Encoding создает бинарные столбцы для каждой категории. Для упомянутой ранее переменной "Цвет" будет создаваться три бинарных столбца: "Цвет_Красный", "Цвет_Зеленый" и "Цвет_Синий". Этот метод исключает предположение о наличии отношения между категориями, но значительно увеличивает размерность данных, особенно если количество уникальных значений велико.
2. Выбор метода в зависимости от модели
При использовании методов, основанных на расстояниях (например, K-ближайших соседей, кластеризация), рекомендуется применять One Hot Encoding, поскольку эти модели чувствительны к порядку и значению категорий. Label Encoding может неправомерно усиливать влияние категорий с высоким порядком.
Для деревьев решений и ансамблей, таких как Random Forest и Gradient Boosting, Label Encoding может быть приемлемым, так как эти модели могут игнорировать порядковые значения. Однако, если вы опасаетесь, что модель может интерпретировать информацию неверно, лучше использовать One Hot Encoding.
3. Учитывая систему, используемую для обучения
Как упоминалось, многие современные библиотеки машинного обучения, такие как Scikit-learn и TensorFlow, могут обрабатывать необработанные целевые переменные. Они автоматически выполняют необходимое кодирование в зависимости от типа переменной и используемой модели. Это дает возможность не беспокоиться о ручном кодировании, а сосредоточиться на более важных аспектах построения модели.
4. Итоги и рекомендации
-
Используйте Label Encoding:
- Для порядковых категорий (например, "низкий", "средний", "высокий").
- В моделях, которые не рассматривают отношения между числами, например, деревья решений.
-
Используйте One Hot Encoding:
- Когда нет явной иерархии между категорией (например, "красный", "зеленый", "синий").
- В метриках, чувствительных к порядку, таких как KNN.
С учетом этих пунктов, выбор между Label Encoder и One Hot Encoding может существенно повлиять на эффективность и точность модели. Каждый случай уникален, поэтому учитывайте контекст задачи, используемую модель и объем данных при принятии решения о предпочтительном методе кодирования.