Tek sıcak kodlama, bilgisayar programlama alanında önemli bir kavramdır. Verileri makine öğrenimi ve veri analizine uygun bir biçimde temsil etmek için yaygın olarak kullanılan bir veri temsil şemasıdır. Bu kodlama yönteminde, kategorik veriler bir dizi sayısal giriş ve çıkışla temsil edilir; burada giriş vektöründeki her değer, çıkış vektöründe karşılık gelen bir değerle ilişkilendirilir. Bu veri temsil şeması, kategorik değerleri makine öğrenme algoritmalarında kullanılabilecek sayısal bir temsile dönüştürmek için kullanılır.
Tek sıcak kodlamada, giriş vektöründeki her kategori, çıkış vektöründeki tek bir ikili değere atanır. Giriş vektöründeki her kategori için çıkış vektöründe bir ve yalnızca bir “sıcak” değer vardır. Bu, çıktı vektöründe değerlerin hepsinin olmasa da bazılarının birlikte oluşmasına izin verir. Dolayısıyla çıktı vektörü, yalnızca birkaç sıfır olmayan değer içeren seyrek bir vektördür.
Tek sıcak kodlama süreci, kategorik değerlerin daha sonra çeşitli makine öğrenimi algoritmaları tarafından kullanılabilecek sayısal bir temsile dönüştürülmesi olarak düşünülebilir. Süreç, kategorik değerlerin alınması ve bunların ikili bir matris veya diziye yerleştirilmesiyle başlar. Bunun anlamı, her değere "evet" için "1" ve "hayır" için "0" gibi ikili bir temsil verilmesidir. Çıkış vektörü daha sonra ikili matrisin her satırı için, giriş vektöründeki her kategorinin varlığını veya yokluğunu gösteren tek bir değer içerecektir.
Tek sıcak kodlama, verilerin işlenmesini kolaylaştırdığı ve önyargının azaltılmasına yardımcı olabileceği için hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme algoritmalarında yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Sinir ağları gibi belirli algoritmalarda, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu artırmak için bazen bir ön işleme adımı olarak tek sıcak kodlama kullanılır. Ayrıca modelin kullanacağı ilgili bilgileri seçerek verilerin karmaşıklığını azaltmanın bir yolu olarak da kullanılabilir.
Genel olarak tek sıcak kodlama, veri temsiline güçlü bir yaklaşımdır ve birçok makine öğrenimi algoritmasının temel bileşenidir. Kategorik bilgileri sayısal verilere dönüştürerek, veri bilimcileri çeşitli pratik ve araştırma amaçları doğrultusunda verilerle daha kolay çalışabilir, işleyebilir ve analiz edebilir.
