Tedarikçi konumlarına ilişkin, iki harfli ülke kodları (örneğin, Yeni Zelanda için NZ) olarak kaydedilmiş bir veri setiniz var. Bu kodları model eğitimi için sayısal değişkenlere dönüştürmeniz gerekirken (1) bilgi kaybını önlemeli ve (2) boyutluluk artışını en aza indirmelisiniz. Hangi dönüşüm bu gereksinimleri karşılar?

Benzerlik kodlaması (similarity encoding), kategorik değişkenleri sayısal değerlere dönüştürürken kategoriler arasındaki ilişkileri korur. Bu, özellikle yüksek kardinaliteli kategorik verilerde bilgi kaybını önlemeye yardımcı olur ve one-hot encoding gibi yöntemlerin neden olduğu aşırı boyutluluk artışını sınırlar. Ülke kodları gibi verilerde, coğrafi veya kültürel yakınlık gibi benzerlikler bu yöntemle yakalanabilir. Tam ülke adını içeren yeni bir sütun eklemek, kategorik veriyi sayısal hale getirmez. Her ülke kodunu bir kıta adıyla eşleştirmek, çok fazla bilgi kaybına yol açar ve ülkeler arasındaki daha ince farklılıkları göz ardı eder. One-hot encoding, her ülke kodu için ayrı bir ikili özellik oluşturarak boyutluluğu önemli ölçüde artırır, bu da modelin karmaşıklığını ve eğitim süresini artırabilir.