Sie haben einen Datensatz mit einem kategorialen Feld „Day_Of_Week“ und müssen dieses in binäre Indikatorvariablen für die Verwendung durch ein Machine-Learning-Modell umwandeln. Welche Technik sollten Sie verwenden?

One-Hot-Kodierung ist die geeignete Technik, um kategoriale Variablen wie „DayOfWeek“ in ein Format umzuwandeln, das von Machine-Learning-Modellen verarbeitet werden kann. Dabei wird für jede einzigartige Kategorie eine neue Binärspalte erstellt, die den Wert 1 annimmt, wenn die Kategorie zutrifft, und ansonsten 0. Dies vermeidet die Annahme einer ordinalen Beziehung zwischen den Tagen, die bei einer einfachen numerischen Kodierung entstehen würde. Binarisierung wandelt numerische Merkmale in binäre um, basierend auf einem Schwellenwert. Tokenisierung wird typischerweise in der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um Text in kleinere Einheiten zu zerlegen. Normalisierungstransformationen skalieren numerische Daten, um ihre Verteilung zu ändern oder sie in einen bestimmten Bereich zu bringen.