【ダミー変数とは】One-Hotエンコーディングとの違い、作り方

ダミー変数とは？One-Hotエンコーディングとの違い、作り方についてまとめました。

【ダミー変数とは】One-Hotエンコーディングとの違い

ダミー変数とは、カテゴリ変数（数値ではない定性データ）を数字（「0」と「1」だけの数列）に変換する手法です。
機械学習は、数字などの量的データで計算を行うので、カテゴリ変数（定性データ）を扱う場合は、それをダミー変数に変換し、数値化してやる必要があります。

One-Hotとは、「1つだけ1でそれ以外は0のベクトル（行列）」のことです。
One-Hotエンコーディングも、カテゴリー変数をOne-Hotのベクトル（行列）に変換するので、やっていることはダミー変数とほとんど同じです（カテゴリー変数を0,1の変数に変換し、学習器が学習しやすい形に変換）。

統計学の分野ではダミー変数、機械学習の分野ではOne-Hotエンコーディングと呼ばれる事が多いです。

2分類のダミー変数を作成する場合、どちらか一方を「0」、もう片方を「1」と変換してデータを作ります。

「はい→1、いいえ→0」、　「男→1、女→0」など

One-Hotとは、「1つだけ1でそれ以外は0のベクトル（行列）」のことです。
One-Hotエンコーディングも、カテゴリー変数をOne-Hotのベクトル（行列）に変換することです。