「ワンホットエンコーディング」とはどういう意味ですか？
目次
ワンホットエンコーディングって、機械学習でカテゴリを数字として表現する方法なんだ。何かがどのカテゴリに属しているかを示すのに一つの数字を使うんじゃなくて、いくつかの数字を使うんだ。各カテゴリにはリストの中の自分の場所があって、そこには「1」が一つだけあって（そのアイテムがそのカテゴリに属してることを示す）、他の場所は全部「0」なんだ。
なんでワンホットエンコーディングを使うの？
この方法はコンピュータが異なるカテゴリを理解するのを手助けするんだ。例えば、リンゴ、バナナ、サクランボみたいなフルーツがあったら、ワンホットエンコーディングはこんな風になるよ：
- リンゴ: [1, 0, 0]
- バナナ: [0, 1, 0]
- サクランボ: [0, 0, 1]
この表現はわかりやすくて、モデルが異なるカテゴリを混乱しないでパターンを学ぶのに役立つんだ。
制限
ワンホットエンコーディングは便利だけど、カテゴリがたくさんあると大量のゼロが入った大きなリストを作っちゃうことがあるんだ。これが学習プロセスを遅くすることもあるから、データを表現するのに適切な方法を選ぶことが重要なんだよ。