Кодирование меток — это метод, используемый для предварительной обработки категориальных данных. Он обычно используется в конвейерах машинного обучения для кодирования нечисловых значений, чтобы их можно было использовать алгоритмами, которые работают только с числовыми входными данными. Кодирование меток преобразует категориальные входные данные в числовые метки на основе алфавитного порядка меток.
Кодирование меток — это простая и интуитивно понятная стратегия предварительной обработки данных, которую можно применять к столбцам набора данных с категориальными данными. Этот метод присваивает уникальный числовой идентификатор (или метку) каждой категории входных данных. Например, в наборе данных со столбцом ЦВЕТА со значениями «красный», «зеленый» и «синий» кодировщик меток присвоит метки 0, 1 и 2 соответственно.
Кодирование меток имеет два основных преимущества; во-первых, он более интуитивен, чем другие методы предварительной обработки данных, поскольку числовые метки отражают значение категорий, используемых в наборе данных. Во-вторых, кодирование меток сохраняет величину входных данных, т. е. двум меткам, которые встречаются близко друг к другу в лексикографическом порядке, будут присвоены числовые метки, которые отличаются на небольшую величину, что может быть полезно при моделировании данных с помощью алгоритмов.
И наоборот, кодирование меток также имеет некоторые серьезные недостатки. Во-первых, присвоение числовых меток категориальным входным данным не всегда является интуитивно понятным и может привести к смещению алгоритма моделирования данных. Во-вторых, помеченные закодированные данные нельзя использовать для алгоритмов, основанных на регрессии (таких как линейная или логистическая регрессия); поскольку числовые метки не несут никакого значения, алгоритм не может делать прогнозы на основе величины меток.
Кодирование меток — это полезный метод предварительной обработки данных для подготовки категориальных входных данных для дальнейшей обработки. Однако необходимо проявлять осторожность, чтобы гарантировать, что сопоставление числовых меток с категориальными значениями не приведет к непреднамеренному искажению модели, используемой для соответствия данным.
