⚙️ Что такое One-Hot Encoding в Data Science и зачем он используется?

One-Hot Encoding — это способ преобразования категориальных признаков (текста) в числовой формат для обучения моделей машинного обучения.

Каждое уникальное значение категории превращается в отдельную колонку с 0 или 1.

➡️ Пример:

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red']
})

# Применяем One-Hot Encoding
encoded = pd.get_dummies(data)

print(encoded)

   Color_Blue  Color_Green  Color_Red
0           0            0          1
1           0            1          0
2           1            0          0
3           0            0          1

🗣️ В этом примере категориальный столбец Color преобразован в три колонки с бинарными значениями. Такой формат данных необходим для многих моделей, например, линейной регрессии и деревьев решений.

🖥 Подробнее тут