One-hotエンコーディング
One-hotエンコーディング（ワンホットエンコーディング）は、カテゴリカル変数を数値データに変換するための手法の一つです。カテゴリカル変数は、数値で表現されていないカテゴリを持つ変数であり、例えば色（赤、青、緑）、地域（東京、大阪、札幌）などがあります。
One-hotエンコーディングでは、各カテゴリに対して新しいバイナリ変数（ダミー変数）を作成し、該当するカテゴリの場合に1を、それ以外の場合に0を割り当てます。これにより、カテゴリカル変数が数値ベクトルに変換され、機械学習モデルに適用できるようになります。
例えば、カテゴリカル変数が「色」であり、赤、青、緑の3つのカテゴリがある場合、One-hotエンコーディングでは以下のように変換されます：
- 赤: [1, 0, 0]
- 青: [0, 1, 0]
- 緑: [0, 0, 1]
このようにして、カテゴリカル変数が数値ベクトルに変換され、機械学習モデルに入力することができます。One-hotエンコーディングは、多クラス分類や回帰などのタスクで広く使用されています。