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機械学習で用いるエンコーディング手法とユースケースをまとめてみた - Qiita
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はじめに 機械学習では、モデルに与えるデータを適切に準備することが非常に重要です。特にカテゴリカル... はじめに 機械学習では、モデルに与えるデータを適切に準備することが非常に重要です。特にカテゴリカルデータ(文字やカテゴリ)を数値データに変換するエンコーディング手法は、モデルの精度に大きな影響を与えます。本記事では、一般的なエンコーディング手法とそのユースケースについて、表形式で詳しく説明します。 エンコーディング手法 エンコーディングは、カテゴリカルデータを数値に変換するプロセスです。これにより、機械学習モデルがデータを適切に処理できるようになります。以下の表に、代表的なエンコーディング手法とそのユースケースをまとめました。 エンコーディング手法 概要 ユースケース