ПРЕОБРАЗОВАНИЕ КАТЕГОРИАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ С НЕСКОЛЬКИМИ КАТЕГОРИЯМИ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА ONE-HOT ENCODING
Губайдуллина Дарья Андреевна
Уфимский университет науки и технологий
Нефтекамский филиал, Факультет экономико-математический, студент 4 курса
АннотацияСтатья посвящена методу преобразования категориальных признаков с несколькими уникальными значениями в числовой формат с помощью one-hot encoding. Рассматривается практический пример применения данного подхода на языке Python с использованием библиотеки pandas. Объясняется важность корректного кодирования категорий для правильного восприятия моделей машинного обучения и предотвращения ложных взаимосвязей между категориями. Подчеркивается, что one-hot encoding является эффективным и широко применяемым инструментом предобработки данных.Ключевые слова: бинаризация признаков, категориальные признаки, машинное обучение, предобработка данных, преобразование данных, числовое кодирование
CONVERTING CATEGORICAL FEATURES WITH MULTIPLE CATEGORIES USING THE ONE-HOT ENCODING METHOD
Gubaidullina Darya Andreevna
Ufa University of Science and Technology
Neftekamsk branch, Faculty of economic and mathematical, Student
AbstractThe article is devoted to the method of converting categorical features with several unique values into a numerical format using one-hot encoding. A practical example of applying this approach in Python using the pandas library is considered. The importance of correctly encoding categories for the correct perception of machine learning models and the prevention of false relationships between categories is explained. It is emphasized that one-hot encoding is an effective and widely used data preprocessing tool.Keywords: categorical features, data preprocessing, data transformation, feature binarization, machine learning, numerical encoding, One-Hot Encoding, pandas
Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
Библиографическая ссылка на статью:
Губайдуллина Д.А. Преобразование категориальных признаков с несколькими категориями с помощью метода one-hot encoding // Современные научные исследования и инновации. 2026. № 2 [Электронный ресурс]. URL: https://web.snauka.ru/issues/2026/02/104165 (дата обращения: 08.04.2026).
Научный руководитель: Вильданов Алмаз Нафкатович
Уфимский университет науки и технологий, Нефтекамский филиал, Старший преподаватель
При работе с машинным обучением часто необходимо использовать данные, содержащие категориальные признаки с несколькими уникальными значениями. Прямое использование таких данных в моделях невозможно, так как большинство алгоритмов требуют числовые входные данные. Для решения этой задачи применяется метод one-hot encoding — преобразование категориального признака в набор бинарных признаков.
Пример преобразования
Рассмотрим исходный DataFrame с признаком «Цвет»:
data = {
‘№’: [1, 2, 3, 4],
‘Цвет’: ['красный', 'синий', 'красный', 'зеленый']
}
df = pd.DataFrame(data)
Применим one-hot encoding с помощью pandas:
df_onehot = pd.get_dummies(df, columns=['Цвет'])
print(df_onehot)
Результат:
№,Цвет_красный,Цвет_синий,Цвет_зеленый
1,1,0,0
2,0,1,0
3,1,0,0
4,0,0,1
One-hot encoding устраняет проблему порядковости категорий, то есть позволяет модели воспринимать каждую категорию как отдельную независимую единицу. В отличие от простой цифровой замены (например, красный — 1, синий — 2, зеленый — 3), такой подход не вводит ложных предположений о взаимосвязи между категориями.
Преобразование категориальных признаков с помощью one-hot encoding — фундаментальный этап предобработки данных. Это повышает качество работы алгоритмов машинного обучения за счет корректного представления категорий в числовом формате без искажений и искусственных взаимосвязей.
Библиографический список
- Дж. Вандер Плас — «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение». — СПб.: Питер, 2020;
- А.Бурков, А. Герасимов, Д. Ловцов — «Машинное обучение: наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных». — М.: ДМК Пресс, 2020;
- К.О. Аллен — «Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными». — М.: Вильямс, 2022.
Все статьи автора «Губайдуллина Дарья Андреевна»
