У вас есть набор данных о местонахождениях поставщиков, записанных в виде двухбуквенных кодов стран (например, NZ для Новой Зеландии). Вам необходимо преобразовать эти коды в числовые переменные для обучения модели, при этом (1) избегая потери информации и (2) минимизируя увеличение размерности. Какое преобразование соответствует этим требованиям?

Кодирование по сходству (similarity encoding) преобразует категориальные признаки в числовые, сохраняя информацию о сходстве между категориями, что соответствует требованию (1) избежать потери информации. Оно заменяет каждую категорию вектором, где каждый элемент вектора представляет сходство этой категории с другими, что обычно приводит к меньшему увеличению размерности по сравнению с one-hot encoding, удовлетворяя требованию (2). Добавление полного названия страны не преобразует данные в числовой формат. Сопоставление с континентом значительно теряет информацию, так как множество стран будут иметь одинаковое значение. One-hot encoding сохраняет информацию, но значительно увеличивает размерность, особенно при большом количестве уникальных кодов стран.