Kateqorik xüsusiyyətlərin kodlaşdırma üsulları hansılardır?

Maşın öyrənmədə kateqorik xüsusiyyətləri kodlaşdırmaq üçün bir neçə məşhur metodlar mövcuddur:

1. One-hot kodlaşdırma

   • Hər unikal kateqorik xüsusiyyət dəyəri ayrıca ikili xüsusiyyətə çevrilir.
   • Nümunə: "Rəng" xüsusiyyəti {Qırmızı, Yaşıl, Mavi} dəyərləri ilə üç xüsusiyyətə çevrilir: is_Qırmızı, is_Yaşıl, is_Mavi.
   • Sırasız kateqoriyalar üçün uyğundur.

2. Etiket kodlaşdırma (Label Encoding)

   • Hər unikal dəyərə tam ədəd kodu verilir.
   • Nümunə: Qırmızı=0, Yaşıl=1, Mavi=2.
   • Kateqoriyalar sıralamaya malikdirsə və ya bu kodlarla işləyə bilən alqoritmlər üçün istifadə olunur.

3. Hədəf kodlaşdırma (Target Encoding)

   • Kateqoriyalar hədəf dəyişəninin statistikası ilə (məsələn, orta dəyər) əvəz olunur.
   • Kateqoriya ilə hədəf dəyişəni arasındakı əlaqəni nəzərə almağa kömək edir.
   • Məlumatların sızmasını qarşısını almaq üçün diqqətli olmaq lazımdır.

4. İkili kodlaşdırma

   • Əvvəlcə kateqoriyalar ədədlərlə kodlanır, sonra bu ədədlər ikili formata çevrilir.
   • One-hot ilə müqayisədə ölçünü azaldır.

5. Tezlik kodlaşdırma

   • Kateqoriyalar onların məlumatlarda görünmə tezliyi ilə əvəz olunur.

6. Hashing kodlaşdırma (Feature Hashing)

   • Çox böyük kateqoriyalar üçün istifadə olunur, burada hash funksiyası vasitəsilə sabit sayda xüsusiyyət yaradılır.

Yöntəm seçimi vəzifədən, məlumatların miqyasından və istifadə olunan alqoritmdən asılıdır. Məsələn, qərar ağacları label encoding ilə yaxşı işləyir, xətti modellər isə one-hot kodlamanı üstün tutur.