カテゴリ変数の扱い
「東京・大阪・福岡」のようなカテゴリの値を機械学習で扱うとき、値の大小関係がないカテゴリを数値に変える方法として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
東京を1、大阪を2、福岡を3のように、そのまま連番にする。
- B
カテゴリごとに列を作り、当てはまる列だけを1、ほかを0にする（one-hot エンコーディング）。
- C
カテゴリの値はすべて削除する。
- D
カテゴリの文字数を数値として使う。
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正解：B
大小関係のないカテゴリは、one-hot エンコーディングで数値にする。
- A
誤り。大小関係のないカテゴリに連番を付けると、福岡は東京より大きい、のような意味のない関係をモデルが学習してしまうおそれがある。
- B
正しい。カテゴリの数が非常に多い場合は、列が増えすぎることに注意する。
- C
誤り。予測に役立つ情報を捨ててしまう。
- D
誤り。文字数はカテゴリの意味と関係がない。
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