labenencoderとonehotencoderの違い

LabelEncoderとOneHotEncoderは、カテゴリカルデータを数値データに変換するためのツールですが、その仕組みや使い方に違いがあります。

  1. LabelEncoder:

    • LabelEncoderは、カテゴリカルなラベルを連続した整数値に変換します。
    • 各カテゴリにユニークな整数が割り当てられます。
    • 整数の割り当ては、ラベルのアルファベット順に行われるため、同じカテゴリは同じ整数にマッピングされます。
    • 主に、目的変数（ターゲット）を数値化するために使用されます。

  2. OneHotEncoder:

    • OneHotEncoderは、カテゴリカルな特徴をバイナリの特徴に変換します。
    • 各カテゴリは、その存在（1）または非存在（0）を示す複数のバイナリ特徴に変換されます。
    • 各カテゴリは新しい特徴（列）として表現され、元の特徴には影響を与えません。
    • One-hotエンコーディングにより、各カテゴリが等価でないことが明確になり、モデルがそれらを正しく解釈できます。
    • 主に、特徴変数を数値化するために使用されます。

例えば、次のようなカテゴリカルな特徴があるとします：

css
["赤", "青", "緑", "赤", "黄"]
  • LabelEncoderを使用すると、それぞれのカテゴリに一意の整数が割り当てられます。例えば、"赤"は0、"青"は1、"緑"は2、"黄"は3となります。
  • OneHotEncoderを使用すると、これらのカテゴリはそれぞれの存在（1）または非存在（0）を示すバイナリ特徴に変換されます。例えば、"赤"は[1, 0, 0, 0]、"青"は[0, 1, 0, 0]となります。

一般的に、OneHotEncoderは、カテゴリ数が多い場合や各カテゴリが等価でない場合に有用です。LabelEncoderは、2つのカテゴリしかない場合や、カテゴリの順序が重要な場合に便利です。

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Posted by ぼっち