Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Что произойдёт, если использовать LabelEncoder с линейным алгоритмом?

▶️ Начнём с того, что такое LabelEncoder.
Это один из самых простых способов закодировать категории. Допустим, у вас есть три категории: «Лондон», «Париж» и «Москва». Тогда вы просто заменяете эти строковые значения на 0, 1 и 2.

В документации scikit-learn написано, что LabelEncoder кодирует целевые метки значениями из диапазона от 0 до n_classes-1 (где n_classes — количество классов). То есть алгоритм предлагается использовать в основном для кодирования целевых меток. Технически его, конечно, можно применять для кодирования нецелевых признаков. Но тут могут возникнуть проблемы.

✍️ Сама суть LabelEncoder способствует созданию избыточных зависимостей в данных. Например, после преобразования получилось, что по некоторому признаку значение объекта Volvo равно 6, а BMW — 1. Можно интерпретировать это как то, что Volvo в 6 раз в чём-то превосходит BMW. Однако в исходных данных таких зависимостей не было.

При работе с категориальными переменными для линейных моделей можно, например, использовать One-Hot Encoding.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/jp/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/224

5.0K viewsFeb 11, 2024 at 12:01

Что произойдёт, если использовать LabelEncoder с линейным алгоритмом?

▶️ Начнём с того, что такое LabelEncoder.
Это один из самых простых способов закодировать категории. Допустим, у вас есть три категории: «Лондон», «Париж» и «Москва». Тогда вы просто заменяете эти строковые значения на 0, 1 и 2.

В документации scikit-learn написано, что LabelEncoder кодирует целевые метки значениями из диапазона от 0 до n_classes-1 (где n_classes — количество классов). То есть алгоритм предлагается использовать в основном для кодирования целевых меток. Технически его, конечно, можно применять для кодирования нецелевых признаков. Но тут могут возникнуть проблемы.

✍️ Сама суть LabelEncoder способствует созданию избыточных зависимостей в данных. Например, после преобразования получилось, что по некоторому признаку значение объекта Volvo равно 6, а BMW — 1. Можно интерпретировать это как то, что Volvo в 6 раз в чём-то превосходит BMW. Однако в исходных данных таких зависимостей не было.

При работе с категориальными переменными для линейных моделей можно, например, использовать One-Hot Encoding.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований