そのメソッドを使って数値を変換したらどうなる？

2024年6月8日

カテゴリ変数を数値に変換することで、機械学習モデルが理解しやすくなります。一般的な変換手法には、以下のようなものがあります：

1. One-Hotエンコーディング: カテゴリ変数を複数のバイナリ特徴量に変換します。各カテゴリに対応する特徴量が1になります。
2. カテゴリインデックスのマッピング: カテゴリを整数にマッピングします。例えば、"red"を0、"green"を1、"blue"を2などのようにします。
3. 特定の順序を持つカテゴリの場合のラベルエンコーディング: カテゴリを整数にマッピングし、カテゴリ間の順序を考慮します。例えば、"low"を0、"medium"を1、"high"を2などのようにします。

これにより、機械学習アルゴリズムがカテゴリ変数を処理できるようになります。