Кодирование этикеток

Кодирование меток - это форма предварительной обработки данных, используемая в интеллектуальном анализе данных и машинном обучении. Это процесс преобразования нечисловых меток в числовые значения. Этот процесс также известен как преобразование категориальных данных в числовые и полезен для широкого круга задач манипулирования данными, таких как классификация и кластеризация. Он также может использоваться для стандартизации данных для использования в искусственных нейронных сетях.

Кодирование меток часто используется при кодировании категориальных входных переменных для создания числового вывода. Это делается путем присвоения каждой категории входной переменной собственной целочисленной метки. Процедура кодирования идет от самой низкой числовой метки к самой высокой числовой метке, при этом самая низкая метка представляет наиболее частую или базовую категорию. Размер числовой метки не отражает качественного сравнения между различными категориями, а просто кодирует категориальную информацию в числовое значение. Именно поэтому многие специалисты считают кодирование меток формой кодирования с минимальными потерями и последствиями.

Кодирование меток также может улучшить общую производительность во время выполнения многих алгоритмов по сравнению с одноточечным кодированием. Поскольку для столбца данных одинарной ширины требуется меньше значений заголовков, кодирование меток выполняется быстрее и требует меньше памяти, чем одноточечное кодирование. Кроме того, некоторые алгоритмы могут не дать благоприятных результатов при использовании одноточечного кодирования, в то время как кодирование меток позволяет алгоритму оставаться незатронутым и использовать метки для представления категорий.

Кодирование меток - необходимая часть любого проекта программирования на основе данных, требующего как машинного обучения, так и оптимизации производительности. Оно также полезно для тех, кто хочет анализировать категориальные данные с учетом их относительной частоты.