機械学習におけるカテゴリ変数のエンコーディングの応用

カテゴリ変数のエンコードは、機械学習における重要な前処理ステップであり、カテゴリ変数を機械学習アルゴリズムで理解および処理できる形式に変換するために使用されます。カテゴリ変数は、カテゴリ変数または離散変数とも呼ばれ、可能な値の数が限られている変数を指します。一般的に使用されるカテゴリカル変数エンコード手法には、ワンホット エンコード、ラベル エンコード、バイナリ エンコードなどがあります。これらのエンコード技術を通じて、機械学習アルゴリズムがこれらの変数をより適切に処理および分析できるように、カテゴリ変数を数値変数に変換できます。

1. カテゴリ変数の概念

カテゴリ変数は、さまざまなカテゴリまたはタイプを表すために使用される、限られた数の離散値を持つ変数です。たとえば、性別はカテゴリ変数であり、「男性」と「女性」に分けることができ、色もカテゴリ変数で、「赤」、「青」、「緑」などに分けることができます。これらの値の間には数値的な関係はありませんが、異なるカテゴリを区別するために使用されます。カテゴリ変数は統計とデータ分析で重要な役割を果たし、さまざまな統計分析と推論を実行するために使用できます。

機械学習では、アルゴリズムがカテゴリ変数を処理および分析するために、通常、カテゴリ変数を数値形式に変換する必要があります。ただし、直接変換すると、情報が失われたり、誤解されたりする可能性があります。したがって、データの精度と完全性を確保するには、コーディング手法を使用してカテゴリ変数を適切な数値形式に変換する必要があります。

2. 一般的に使用されるエンコード技術

1. ワンホット エンコーディング

ワンホット エンコーディングは、カテゴリ変数をバイナリ ベクトル テクノロジに変換するエンコーディングです。各カテゴリは要素に対応しており、そのうち 1 つの要素のみが 1 であり、現在のカテゴリを示し、残りの要素は 0 です。たとえば、3 つのカテゴリ (A、B、および C) を持つカテゴリ変数がある場合、ワンホット エンコーディングは次のようになります:

A->[1,0,0]

B->[0,1,0]

C->[0,0,1]

ワンホット エンコーディングは理解しやすく、実装も簡単です。ただし、ストレージ スペースが必要です。大容量のため、大規模なデータ セットを処理する場合は効率が低くなります。

2. ラベル エンコーディング

ラベル エンコーディングは、カテゴリ変数を整数ラベルに変換する方法であり、機械学習アルゴリズムの特徴エンジニアリング段階でよく使用されます。その利点は、カテゴリ名を数値ラベルに変換できるため、アルゴリズムによるデータの処理と分析が容易になることです。ラベル エンコーディングを通じて、さまざまなカテゴリを一意の整数値にマッピングできるため、データの表現と計算が簡素化されます。同時に、ラベルエンコーディングは特徴空間の次元を削減し、アルゴリズムの効率を向上させることもできます。結論として、ラベル エンコーディングは、カテゴリ データをより適切に処理するのに役立つ便利なツールです。

Python の scikit-learn ライブラリでは、LabelEncoder クラスを通じてラベル エンコードを実装できます。このクラスは、入力カテゴリ名を整数ラベルに変換し、ラベル エンコーダ オブジェクトを返します。このオブジェクトを使用して、入力データ内のカテゴリ名を対応する整数ラベルに変換できます。

3. 順序エンコーディング

順序エンコーディングは、カテゴリ変数を順序付き整数に変換する方法です。このアプローチは、カテゴリ間に何らかの順序関係があり、より小さい整数がより低いカテゴリ レベルを表すことを前提としています。たとえば、3 つのカテゴリ (低、中、高) を持つカテゴリ変数があると仮定すると、順序コードは次のようになります。 2

High->3

順序エンコードの利点は、カテゴリ間の順序関係を保持でき、ワンホット エンコードよりもストレージ スペースを節約できることです。ただし、カテゴリ間に何らかの連続的な関係があることが前提となっており、すべての場合に適用できるわけではありません。

上記は、カテゴリ変数に対して一般的に使用される 3 つのコーディング手法です。実際のアプリケーションでは、エンコード技術の選択は、特定のデータ型、分布、モデルの要件によって異なります。ワンホット エンコーディングはカテゴリ変数の値がほとんどない状況に適しており、ラベル エンコーディングは順序付けされたカテゴリ変数に適しています。カテゴリカル変数に多くの値がある場合、ワンホット エンコーディングを使用すると次元が爆発する可能性があるため、ラベルまたは順序エンコーディングの使用を検討できます。主なニーズは、機械学習モデルが異なれば、コーディング テクノロジに対する要件も異なるということです。たとえば、ツリー モデルは多くの場合、生のカテゴリ変数を処理できますが、線形モデルではエンコードが必要になることがよくあります。

以上が機械学習におけるカテゴリ変数のエンコーディングの応用の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。