⚙️ Что такое one-hot encoding и зачем он нужен в Data Science?

One-hot encoding — это способ представления категориальных признаков в виде бинарных векторов. Он используется для подготовки данных к моделям машинного обучения, которые не могут работать напрямую с текстовыми значениями.

➡️ Пример:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'цвет': ['красный', 'синий', 'красный', 'зелёный']})

encoded = pd.get_dummies(df['цвет'])
print(encoded)

🗣️ В этом примере get_dummies превращает колонку с названиями цветов в три бинарные колонки — по одному на каждый уникальный цвет. Это позволяет моделям легче обрабатывать категориальные данные.

🖥 Подробнее тут