自然言語処理（NLP）では、「単語」や「文章」のような文字情報を機械学習モデルに入力するために、数値ベクトルへ変換する必要があります。 その最も基本的な変換方法が One-Hot Encoding（ワンホットエンコーディング） です。 テキストデータ（単語や ...

One-Hot Encodingとは？ One-Hot Encodingは、カテゴリ変数を数値データに変換する手法の一つです。この手法は、機械学習アルゴリズムがカテゴリデータを処理しやすくするためによく使われます。 各カテゴリに対して、全てのカテゴリの数だけのバイナリベクトル ...

カテゴリデータを機械学習モデルが扱いやすい数値データに変換するための方法の一つである。 この方法では、カテゴリごとにバイナリベクトルを作成し、各ベクトルの中で対応するカテゴリのみを1、それ以外をすべて0にする. 特徴 1.カテゴリを数値 ...