・この際にレタス→(1,0,0)、キャベツ→(0,1,0)、ネギ→(0,0,1)のように、それぞれを多次元のベクトルで表現する方法をワンホット表現などと呼びます。 ・ワンホット表現を行うことで、変数のすべての値を平等に扱えることが可能になる。 （数字だと大小 ...

前記事の終わりに書きましたが、自作辞書やLabelEncoderを使ってエンコーディングした場合、暗示的にでもNominalデータに順序性が含まれてしまうと、機械学習のアルゴリズムによって生成された結果に疑問が出てきてしまいます。 これを補うには、dummy feature ...