Codage des étiquettes

Le codage des étiquettes est une forme de prétraitement des données utilisée dans l'exploration des données et l'apprentissage automatique. Il s'agit d'un processus de transformation d'étiquettes non numériques en valeurs numériques. Ce processus, également connu sous le nom de conversion de données catégorielles en données numériques, est utile pour un large éventail de tâches de manipulation de données, telles que la classification et le regroupement. Il peut également être utilisé pour normaliser les données en vue de leur utilisation dans les réseaux neuronaux artificiels.

Le codage des étiquettes est souvent utilisé pour coder des variables d'entrée catégorielles afin de créer une sortie numérique. Pour ce faire, on attribue à chaque catégorie de la variable d'entrée sa propre étiquette entière. La procédure de codage va de l'étiquette numérique la plus basse à l'étiquette numérique la plus haute, l'étiquette la plus basse représentant la catégorie la plus fréquente ou la catégorie de base. La taille de l'étiquette numérique ne reflète pas une comparaison qualitative entre les différentes catégories, mais encode purement les informations catégorielles dans une valeur numérique. C'est pourquoi de nombreux praticiens considèrent le codage des étiquettes comme une forme de codage à perte et impact minimaux.

L'encodage des étiquettes peut également améliorer les performances globales d'exécution de nombreux algorithmes par rapport à l'encodage d'un seul point. Étant donné qu'il y a moins de valeurs d'en-tête pour une colonne de données à largeur unique, l'encodage des étiquettes est plus rapide et moins gourmand en mémoire que l'encodage en une seule fois. En outre, certains algorithmes peuvent ne pas donner de bons résultats lorsque l'encodage à une touche est utilisé, alors que l'encodage des étiquettes permet à l'algorithme de ne pas être affecté et d'utiliser les étiquettes pour représenter les catégories.

L'encodage des étiquettes est une partie nécessaire de tout projet de programmation basé sur les données qui nécessite à la fois l'apprentissage automatique et l'optimisation des performances. Il est également utile pour ceux qui souhaitent analyser des données catégorielles en tenant compte de leur fréquence relative.