Label Encoder

Label Encoderとは？

Label Encoderは、機械学習やデータ前処理の一環として、カテゴリ変数を数値に変換するための方法の一つです。例えば、性別や国名などのカテゴリカルデータを数値データに変換することで、機械学習アルゴリズムが扱いやすくなります。

例えば以下のようなカテゴリ変数のデータがあるとします。

data = ['cat', 'dog', 'fish', 'cat', 'dog', 'fish']

scikit-learnライブラリにLabelEncoderを行うためのクラスが実装されています。fit_transformメソッドを使用してデータをエンコードします。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder()
encoded_data = le.fit_transform(data)

print(encoded_data)

エンコーディングを行うと下記のようになります。

[0 1 2 0 1 2]

catが0、dogが1、fishが2に変換されました。

Label Encoderを用いる際の注意点として、今回のようにカテゴリ変数が順序を持たない場合、Label Encoderを使用すると、モデルがそれらの数値に順序があると誤解する可能性があるため、慎重に使う必要があります。