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 |
|---|---|---|
| ラベルエンコーディング | 各カテゴリをユニークな整数に変換します。 | カテゴリ間に序列がある場合に有効。例: サイズ（小、中、大） |
| ワンホットエンコーディング | 各カテゴリを二進数のベクトルに変換し、1つのカテゴリだけが1、それ以外は0になります。 | カテゴリが多くない場合に有効。例: 色（赤、青、緑） |
| バイナリエンコーディング | 各カテゴリを二進数に変換し、バイナリ形式の数値に変換します。 | 高次元のカテゴリカルデータに対して有効。例: 顧客ID |
| ターゲットエンコーディング | 各カテゴリを目標変数（ターゲット）の平均値で置き換えます。 | カテゴリカル変数が多く、データ量も多い場合に有効。例: 顧客の購入履歴に基づく購入予測 |
| 順位エンコーディング | 各カテゴリに順位をつけ、順位を数値で表現します。 | 序列データに対して有効。例: 教育レベル（高校卒、大学卒、大学院卒） |
| 頻度エンコーディング | 各カテゴリをそのカテゴリの出現頻度で置き換えます。 | 出現頻度が重要な情報を持つ場合に有効。例: 商品の購入回数 |
| 平均エンコーディング | 各カテゴリを目標変数の平均値で置き換えます。 | ターゲットエンコーディングと似ていますが、異なる集計方法を用いる場合に有効。例: 商品の平均価格 |
| 正規化エンコーディング | 各カテゴリを0から1の範囲に正規化された数値に変換します。 | モデルが特定の範囲内のデータを要求する場合に有効。例: ニューラルネットワーク |
| ベイジアンエンコーディング | カテゴリを目標変数の確率で置き換え、事前確率を考慮したベイズ推定を使用します。 | データが少ない場合や、カテゴリが多い場合に有効。例: レコメンデーションシステム |
| エンベディングエンコーディング | ニューラルネットワークを使用して、カテゴリを低次元の連続ベクトルに変換します。 | 高次元で複雑なカテゴリデータに対して有効。例: テキストデータのエンコーディング |
| カウントエンコーディング | 各カテゴリの出現回数で置き換えます。 | 頻度エンコーディングと似ていますが、カウントの絶対値を使用する場合に有効。例: 単語の出現回数 |
エンコーディング手法の選択
どのエンコーディング手法を選ぶかは、データの特性やユースケースによります。例えば、カテゴリ間に自然な順序がある場合はラベルエンコーディングが適していますが、順序がない場合はワンホットエンコーディングが適していることが多いです。また、カテゴリの数が多い場合や、ターゲット変数との関係が重要な場合には、ターゲットエンコーディングが有効です。
おわりに
エンコーディング手法は、機械学習の前処理において非常に重要なステップです。適切な手法を選ぶことで、モデルの性能を向上させることができます。本記事が、エンコーディング手法の選択に役立つ参考資料となれば幸いです。