Различные типы кодирования для машинного обучения: от одного горячего представления до упорядоченног...

Пояснение различных типов кодирования для машинного обучения 👨‍💻

В машинном обучении кодирование играет решающую роль в подготовке данных, преобразуя необработанные данные в числовой формат, который могут понимать модели машинного обучения. Давайте исследуем различные типы кодирования, используемые в машинном обучении:

1. Кодирование с одним горячим представлением (One-Hot Encoding) 🚀

Кодирование с одним горячим представлением - простой, но эффективный метод кодирования категориальных данных. Он создает новый столбец для каждой уникальной категории в столбце исходных данных. Каждое значение в новом столбце представляет собой бинарный признак, который равен 1, если наблюдение принадлежит этой категории, и 0 в противном случае.

Пример:

Предположим, у нас есть столбец с категориальными значениями: "красный", "синий" и "зеленый". Кодирование с одним горячим представлением создаст три новых столбца:

• Red: 1 для красного, 0 для других цветов
• Blue: 1 для синего, 0 для других цветов
• Green: 1 для зеленого, 0 для других цветов

HTML-код:

<table>
  <tr>
    <th>Color</th>
    <th>Red</th>
    <th>Blue</th>
    <th>Green</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>Red</td>
    <td>1</td>
    <td>0</td>
    <td>0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Blue</td>
    <td>0</td>
    <td>1</td>
    <td>0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Green</td>
    <td>0</td>
    <td>0</td>
    <td>1</td>
  </tr>
</table>

2. Байесовское кодирование (Label Encoding) 🎯

Байесовское кодирование присваивает уникальное целое число каждой уникальной категории в столбце исходных данных. В отличие от кодирования с одним горячим представлением, оно создает только один новый столбец.

Пример:

Предположим, мы используем тот же столбец с категориальными значениями: "красный", "синий" и "зеленый". Байесовское кодирование присвоит следующие значения:

• Красный: 0
• Синий: 1
• Зеленый: 2

HTML-код:

<table>
  <tr>
    <th>Color</th>
    <th>Label</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>Red</td>
    <td>0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Blue</td>
    <td>1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Green</td>
    <td>2</td>
  </tr>
</table>

3. Кодирование частот (Frequency Encoding) 📈

Кодирование частот указывает количество появлений каждой уникальной категории в столбце исходных данных. Оно создает один новый столбец, содержащий относительную частоту каждой категории.

Пример:

Предположим, у нас есть столбец с категориальными значениями: "красный", "синий", "зеленый" и "красный". Кодирование частот вычислит следующие частоты:

• Красный: 2/4 = 0,5
• Синий: 1/4 = 0,25
• Зеленый: 1/4 = 0,25

HTML-код:

<table>
  <tr>
    <th>Color</th>
    <th>Frequency</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>Red</td>
    <td>0.5</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Blue</td>
    <td>0.25</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Green</td>
    <td>0.25</td>
  </tr>
</table>

4. Упорядоченное кодирование (Ordinal Encoding) 🔢

Упорядоченное кодирование присваивает целые числа категориям в порядке возрастания или убывания. Оно применяется к категориальным данным, которые имеют естественный порядок.

Пример:

Предположим, у нас есть столбец с порядковыми значениями: "плохой", "нормальный", "хороший". Упорядоченное кодирование присвоит следующие значения:

• Плохой: 0
• Нормальный: 1
• Хороший: 2

HTML-код:

<table>
  <tr>
    <th>Rating</th>
    <th>Ordinal</th>
  </tr>
  <tr>
    <td>Bad</td>
    <td>0</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Normal</td>
    <td>1</td>
  </tr>
  <tr>
    <td>Good</td>
    <td>2</td>
  </tr>
</table>

Выбор правильного кодирования 🧙‍♂️

Выбор правильного типа кодирования зависит от природы данных и модели машинного обучения, которую вы используете.

• Одно горячее представление хорошо подходит для категориальных данных с большим количеством уникальных категорий.
• Байесовское кодирование подходит для категориальных данных с меньшим количеством уникальных категорий.
• Кодирование частот используется для категориальных данных, где важно количество появлений.
• Упорядоченное кодирование применяется к порядковым категориальным данным.