ダミー変数を学ぶ

ダミー変数とは？

ダミー変数(またはワンホットエンコーディングとも呼ばれる)は、カテゴリ変数を数値データとして扱うための手法の一つです。
カテゴリ変数の各カテゴリを表す新しい列を作成し、そのカテゴリに属する場合は”1”、そうでない場合は”0”を割り当てることで、数値データとして扱うことができます。

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なぜダミー変数が必要なのか？

多くの機械学習アルゴリズムは、数値データのみを入力として受け取ることができます。
そのため、カテゴリ変数(例: 性別や都市名など)をこれらのアルゴリズムで使用するためには、数値データに変換する必要があります。
ダミー変数は、この変換を行うための一般的な手法です。

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実際のユースケース

元のデータ

性別
男
女
女

ダミー変数に変換後

男	女
1	0
0	1
0	1

上記の例では、“男”というカテゴリは新しい列として作成され、その値が”男”の場合は”1”、そうでない場合は”0”が割り当てられています。同様に、“女”というカテゴリも新しい列として作成されています。