Что такое one-hot encoding?

@alisa.bahringer 

One-hot encoding - это метод представления категориальных данных в виде бинарных векторов. Каждый вектор имеет длину, равную числу уникальных значений в категориальном признаке, и содержит нули везде, кроме одной позиции, соответствующей конкретному значению признака. Значение 1 в этой позиции указывает на принадлежность данного примера к этой категории.

Например, рассмотрим категориальный признак "цвет" с тремя уникальными значениями: "красный", "зеленый" и "синий". One-hot encoding представит каждое значение в виде бинарного вектора длиной три: [1, 0, 0] для "красного", [0, 1, 0] для "зеленого" и [0, 0, 1] для "синего". Если у нас есть наблюдение со значением "красный" в этом признаке, то его можно закодировать в виде вектора [1, 0, 0].

One-hot encoding широко используется в машинном обучении для работы с категориальными данными, так как многие алгоритмы не могут работать напрямую с категориальными переменными.

@alisa.bahringer 

One-hot encoding – это способ представления категориальных данных в числовой форме. Данный метод используется в машинном обучении для обработки категориальных признаков, то есть факторов, значения которых ограничены определенным набором категорий. Вместо того чтобы просто назначать числовые метки категориям (например, 1, 2, 3 и так далее), one-hot encoding создает бинарные векторы длиной, равной числу уникальных категорий, где каждая категория имеет свой бит.

Например, если у нас есть категориальный признак "Марка автомобиля" с тремя уникальными значениями: "Toyota", "Ford" и "Honda", после применения one-hot encoding каждый автомобиль будет представлен в виде бинарного вектора, где для каждой марки будет установлен соответствующий бит: [1, 0, 0] для "Toyota", [0, 1, 0] для "Ford" и [0, 0, 1] для "Honda".

One-hot encoding позволяет безопасно использовать категориальные данные в алгоритмах машинного обучения, не создавая ложных представлений о порядке или значении категорий.