Vous disposez d'un ensemble de données avec un champ catégoriel Day_Of_Week et vous devez le convertir en variables indicatrices binaires pour l'utiliser avec un modèle d'apprentissage automatique. Quelle technique devriez-vous utiliser ?

Le codage one-hot (one-hot encoding) est la technique appropriée car il convertit les variables catégorielles en un format binaire qui peut être facilement utilisé par les algorithmes d'apprentissage automatique. Pour chaque catégorie unique (par exemple, chaque jour de la semaine), une nouvelle colonne binaire est créée. Si l'observation appartient à cette catégorie, la valeur est 1, sinon elle est 0. La binarisation est utilisée pour transformer des caractéristiques numériques en caractéristiques binaires basées sur un seuil, ce qui n'est pas applicable ici. La tokenisation est une technique de traitement du langage naturel pour diviser le texte en unités plus petites (tokens). La normalisation est utilisée pour redimensionner les valeurs numériques à une échelle standard, ce qui n'est pas pertinent pour les données catégorielles.