day24 : 類別型特徵 - 基礎處理 label encoding - Cupoy

2020/09/08 下午 00:13

機器學習共學討論版

阿嬤燒肉

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label encoding

day24

在教材中說到 Label Encoding 的缺點是分數的大小順序沒有意義

但是在之前的章節有說到

若原始資料是有序離散值的話 適合使用 Label Encoding

也有舉例：以年齡分組，類別有小孩、年輕人、老人，使用標籤編碼表示為0, 1, 2是合理的，因為年齡上老人 > 年輕人、年輕人 > 小孩。

那為什麼教材會說 Label Encoding 的缺點是分數的大小順序沒有意義？

回答列表

• 2020/09/08 下午 00:15
  張維元 (WeiYuan)
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  嗨，我覺得是教材錯誤！Label Encoding 後的數字是有大小意義的沒錯

  
  

  如果這個回答對你有幫助請主動點選「有幫助」或「最佳解答」的按鈕，也可以追蹤我的GITHUB 帳號。若還有問題的話，也歡迎再開一個新的問題繼續發問，或者把你理解的部分整理上來，我都會提供你 Review 和 Feedback 😃😃😃另外我目前有舉辦一個課程：【資料科學家的 12 堂心法課】，歡迎一起來玩玩！（By the way，我並不是主辦單位的人員，所以如果覺得我回答得不好，不要找他們抱怨/客訴XD）

• 2020/09/10 上午 02:05
  陳在民 (TSAI-MIN CHEN)
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  同學您好，這個問題這樣解釋比較恰當，當Label Encoding"轉換成分數(ex: 1,2)"時，其"數值大小順序"並不一定對應其"原始資料類別(ex: 南港區, 大安區)"的某種數學上位階的關係。

  除非，這個"原始資料類別(ex: 小孩、年輕人、老人)"剛好有某種數學上位階的關係，對應到他"轉換成分數"的Label Encoding(ex: 0, 1, 2)。

• 2020/09/10 下午 03:25
  CUPOY
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  哈囉～親愛的燒肉學員您好

  
  

  感謝您的提問與 Cupoy 專家的指正，內容已經修正完畢囉，祝福您學習愉快！