ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレストは、文字情報を処理できるの？エンコーディングしなくていいの？＞

2024年6月8日

ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムは、数値データを処理するのが一般的です。そのため、文字情報を直接処理することはできません。しかし、カテゴリカルな特徴量（例えば、カテゴリ、タグ、ラベルなど）を数値に変換する必要があります。

一般的なアプローチは、文字情報を数値に変換するエンコーディング手法を使用することです。以下に、一般的なエンコーディング手法をいくつか示します。

1. One-Hotエンコーディング:

   • カテゴリカルな特徴量をバイナリベクトルに変換します。各カテゴリに対して1つの要素が1で、他の要素は0です。

2. ラベルエンコーディング:

   • カテゴリカルな特徴量を整数にエンコードします。各カテゴリに一意の整数を割り当てます。

3. カテゴリエンコーディング:

   • カテゴリカルな特徴量を整数にエンコードしますが、各整数はカテゴリ間の関係を反映しないように変換されます。

これらのエンコーディング手法を使用して、文字情報を数値データに変換することで、ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムに適用することができます。