カテゴリカルなデータは数値データより、日本語がいいんだな
カテゴリカルなデータを日本語のカテゴリ名で扱うことで、モデルがそのデータをより意味のある情報として取り扱うことができます。ただし、日本語のカテゴリ名を扱う場合は、データの前処理に注意が必要です。具体的には、以下の点に留意する必要があります：
- カテゴリ名のエンコーディング: 日本語のカテゴリ名を数値にエンコードする必要があります。
LabelEncoderを使用してカテゴリ名を数値に変換します。 - カテゴリ名の整形: カテゴリ名に含まれる不要な文字や空白を取り除くなど、カテゴリ名の整形が必要です。これにより、モデルが正確な情報を取り扱うことができます。
- 一貫性の確保: カテゴリ名の表記が一貫していることを確認します。例えば、同じカテゴリを複数の表記で表すことがないようにします。
- 特徴量の適切な取り扱い: 日本語のカテゴリ名をモデルに入力する場合、適切な特徴量エンコーディングを行う必要があります。これには、One-Hot Encoding や Count Encoding などがあります。
これらのポイントを考慮して、日本語のカテゴリ名を使用することで、モデルの性能向上が期待できます。