La codifica one-hot è un concetto importante nel campo della programmazione informatica. È uno schema di rappresentazione dei dati comunemente utilizzato per rappresentare i dati in una forma adatta all'apprendimento automatico e all'analisi dei dati. In questo metodo di codifica, i dati categoriali sono rappresentati da un numero di input e output numerici, in cui ciascun valore nel vettore di input è associato a un valore corrispondente nel vettore di output. Questo schema di rappresentazione dei dati viene utilizzato per convertire i valori categorici in una rappresentazione numerica che può essere utilizzata negli algoritmi di machine learning.
Nella codifica one-hot, ciascuna categoria nel vettore di input viene assegnata a un singolo valore binario nel vettore di output. Per ciascuna categoria nel vettore di input esiste uno ed un solo valore “caldo” nel vettore di output. Ciò consente ad alcuni ma non a tutti i valori di coesistere nel vettore di output. Il vettore di output è quindi un vettore sparso, che contiene solo pochi valori diversi da zero.
Il processo di codifica one-hot può essere pensato come la conversione di valori categorici in una rappresentazione numerica che può quindi essere utilizzata da vari algoritmi di apprendimento automatico. Il processo inizia prendendo i valori categoriali e inserendoli in una matrice o array binario. Ciò significa che a ciascun valore viene assegnata una rappresentazione binaria, ad esempio "1" per "sì" e "0" per "no". Il vettore di output conterrà quindi un singolo valore per ciascuna riga della matrice binaria, indicando la presenza o l'assenza di ciascuna categoria nel vettore di input.
La codifica one-hot è una tecnica ampiamente utilizzata negli algoritmi di apprendimento sia supervisionati che non supervisionati poiché rende i dati più facili da elaborare e può aiutare a ridurre i bias. In alcuni algoritmi, come le reti neurali, la codifica one-hot viene talvolta utilizzata come fase di preelaborazione per migliorare la precisione dei modelli di apprendimento automatico. Può anche essere utilizzato come modo per ridurre la complessità dei dati, selezionando le informazioni rilevanti per il modello da utilizzare.
Nel complesso, la codifica one-hot è un approccio potente alla rappresentazione dei dati ed è un componente fondamentale di molti algoritmi di machine learning. Convertendo le informazioni categoriche in dati numerici, i data scientist possono lavorare, elaborare e analizzare più facilmente i dati per vari scopi pratici e di ricerca.
