Vous disposez d'un jeu de données de localisations de fournisseurs enregistrées sous forme de codes de pays à deux lettres (par exemple, NZ pour la Nouvelle-Zélande). Vous devez convertir ces codes en variables numériques pour l'entraînement du modèle tout en (1) évitant toute perte d'informations et (2) minimisant l'augmentation de la dimensionnalité. Quelle transformation répond à ces exigences ?

L'encodage de similarité (ou encodage d'entités) convertit les codes de pays en vecteurs numériques basés sur leurs attributs sémantiques ou géographiques, préservant ainsi les relations et la similarité entre les pays. Cela évite la perte d'informations et gère la haute cardinalité sans augmenter excessivement la dimensionnalité, contrairement à l'encodage one-hot qui crée une nouvelle colonne pour chaque catégorie, augmentant significativement la dimensionnalité. Ajouter le nom complet du pays ne transforme pas en numérique et ne résout pas le problème pour le modèle. Mapper à un continent réduit l'information et perd la granularité des pays individuels.