カテゴリカル特徴：ラベルエンコーディングの問題点は何ですか？

美容とファッションのカテゴリー特徴：ラベルエンコーディングの問題点とは？

カテゴリカルなフィーチャーの任意のエンコードはできない理由

多くの機械学習モデルは、カテゴリカルなフィーチャーをネイティブで処理することができません。一部の例外もありますが、通常はプラクティショナーが各カテゴリカルなフィーチャーの数値表現を決定する役割を担っています。これを達成するためにいくつかの方法がありますが、あまり推奨されない戦略の1つがラベルエンコーディングです。

ラベルエンコーディングは、各カテゴリの値を任意の数値で置き換えます。例えば、アルファベットの文字を含むフィーチャーがある場合、ラベルエンコーディングでは、文字「A」に値0を割り当て、文字「B」に値1を割り当てるといったパターンを続け、最後に「Z」に値25を割り当てます。このプロセスの結果、厳密に言えば、どのアルゴリズムでもエンコードされたフィーチャーを処理できるはずです。

しかし、この方法には何か問題があるのでしょうか？洗練された機械学習モデルは、この種のエンコーディングを処理できるはずではないでしょうか？なぜ、Catboostやその他のエンコーディング戦略のようなライブラリが、高い基数のカテゴリカルなフィーチャーを扱うために存在するのでしょうか？

この記事では、機械学習モデルにとって問題となる理由を説明する2つの例を探究します。これらの例は、ラベルエンコーディングに対する多くの代替手法が存在する理由を理解し、データの複雑さとモデルの性能の関係を深めるのに役立ちます。

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直感を養う例

機械学習の概念に対する直感を養う最良の方法の1つは、低次元空間での動作を理解し、その結果を高次元に拡張しようとすることです。この精神的な推測は常に現実と一致するわけではありませんが、私たちの目的には、より良いカテゴリカルなエンコーディング戦略が必要な理由を見るために、単一のフィーチャーが必要です。

25のカテゴリを持つフィーチャー

まず、1つのフィーチャーと連続的なターゲットを持つ基本的なトイデータセットを見てみましょう。必要な依存関係は以下の通りです：

import numpy as npimport polars as plimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklearn.tree import DecisionTreeRegressorfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom…

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