カテゴリエンコーディングとは
カテゴリエンコーディング（Category Encoding）とは、機械学習において、文字列やラベルで表現されたカテゴリカルデータ（名義尺度や順序尺度）を、モデルが処理できる数値データ形式に変換する前処理手法を指します。多くの機械学習アルゴリズムは数値データしか扱えないため、カテゴリカルデータを直接入力することはできません。カテゴリエンコーディングは、この問題を解決し、カテゴリカルデータを機械学習モデルで利用可能にするための不可欠なステップです。
カテゴリカルデータとは？
カテゴリカルデータとは、性別（男性、女性）、血液型（A型、B型、O型、AB型）、都道府県名（東京都、大阪府、福岡県など）、学歴（小学校卒、中学校卒、高校卒、大学卒など）のように、有限個のカテゴリ（分類）で表現されるデータのことです。 これらはさらに以下の2種類に分類されます。
- 名義尺度（Nominal Scale）: カテゴリ間に順序や大小関係がないデータです。例: 性別、血液型、色。
- 順序尺度（Ordinal Scale）: カテゴリ間に順序や大小関係があるデータです。例: 学歴、評価（良い、普通、悪い）、Tシャツのサイズ（S, M, L）。
カテゴリエンコーディングの必要性
多くの機械学習モデル（例: 線形回帰、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど）は、入力として数値データ（ベクトル）を期待します。文字列のカテゴリカルデータをそのまま入力すると、モデルはそれを認識できず、エラーが発生したり、誤った学習が行われたりします。カテゴリエンコーディングによって、これらのカテゴリを数値的に表現することで、モデルがデータを理解し、学習プロセスに組み込むことができるようになります。
主要なカテゴリエンコーディング手法
カテゴリエンコーディングには複数の手法があり、データの性質（名義尺度か順序尺度か、カテゴリ数など）や利用する機械学習モデルの種類によって適切な手法を選択する必要があります。
- ラベルエンコーディング（Label Encoding）
- 概要: 各カテゴリに一意の整数値（例: 0, 1, 2, …）を割り当てる最もシンプルな方法です。
- 適用例:
- 性別: 男性 → 0, 女性 → 1
- 都道府県: 東京都 → 0, 大阪府 → 1, 福岡県 → 2
- メリット: 非常にシンプルで、変換後のデータの次元が増えないため、メモリ効率が良いです。
- デメリット:
- 順序性の導入: 名義尺度データに適用した場合、モデルが割り当てられた数値に意味のある順序（例: 0 < 1 < 2）があると誤解する可能性があります。これは、線形モデルなど、数値の大小関係を考慮するモデルにおいて問題となることがあります。例えば、「東京都(0) < 大阪府(1) < 福岡県(2)」という関係性は実際には存在しません。
- このため、決定木ベースのモデル（例: 決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング）のように、順序性を仮定しないモデルに対しては比較的安全に利用できます。
- ワンホットエンコーディング（One-Hot Encoding）
- 概要: 各カテゴリを、そのカテゴリに対応する位置が1で、それ以外の位置が0であるようなバイナリベクトル（二値ベクトル）に変換する方法です。元のカテゴリの数だけ新しい特徴量（列）が追加されます。
- 適用例:
- 性別:
- 男性 → [1, 0]
- 女性 → [0, 1]
- 血液型:
- A型 → [1, 0, 0, 0]
- B型 → [0, 1, 0, 0]
- O型 → [0, 0, 1, 0]
- AB型 → [0, 0, 0, 1]
- 性別:
- メリット:
- 順序性の問題の回避: カテゴリ間に数値的な順序関係を導入しないため、名義尺度データに最適です。
- モデルへの適切な情報提供: 各カテゴリが独立した特徴量として扱われるため、線形モデルやニューラルネットワークなどで適切に学習できます。
- デメリット:
- 次元の呪い（Curse of Dimensionality）: カテゴリ数が多い場合、生成される特徴量の列数が爆発的に増加し、データの次元が非常に高くなる可能性があります。これは、計算コストの増加や、モデルの過学習（Overfitting）のリスクを高めることがあります。
- 多重共線性（Multicollinearity）: ワンホットエンコーディングされた特徴量の合計が常に1になるため、厳密には線形従属の関係にあります（例: 男性+女性=1）。これにより、多重共線性の問題を引き起こし、一部の線形モデルではダミー変数トラップを避けるために1つのカテゴリを削除するなどの対策が必要になることがあります。
- 序数エンコーディング（Ordinal Encoding）
- 概要: ラベルエンコーディングと似ていますが、カテゴリ間に明確な順序や階層関係がある順序尺度データに対して、その順序を反映した整数値を割り当てる方法です。
- 適用例:
- 学歴: 小学校卒 → 0, 中学校卒 → 1, 高校卒 → 2, 大学卒 → 3
- 評価: 悪い → 0, 普通 → 1, 良い → 2
- メリット: データに存在する順序情報をモデルに伝えることができます。次元が増えません。
- デメリット: 順序が適切に定義されていないと、モデルが誤った関係性を学習する可能性があります。カテゴリ間の数値的な「距離」が実際の意味と一致しない場合があります（例: 「悪い」と「普通」の差と、「普通」と「良い」の差が同じ数値2として表現されるが、実際の意味合いは異なるかもしれない）。
- その他（高度な手法）
- ターゲットエンコーディング（Target Encoding / Mean Encoding）: カテゴリの各レベルを、そのカテゴリが属する行のターゲット変数（目的変数）の平均値や中央値で置き換える方法です。
- メリット: 次元が増えず、ターゲット変数との関係性を直接的に取り込めます。
- デメリット: 過学習のリスクが高く、クロスバリデーションなどの対策が必要です。
- ハッシュエンコーディング（Hashing Encoding）: カテゴリをハッシュ関数を用いて固定長の数値ベクトルにマッピングします。次元の呪いを避けるのに有効ですが、ハッシュ衝突（異なるカテゴリが同じハッシュ値になる）のリスクがあります。
- 頻度エンコーディング（Frequency Encoding）: 各カテゴリをその出現頻度で置き換える方法です。
- ターゲットエンコーディング（Target Encoding / Mean Encoding）: カテゴリの各レベルを、そのカテゴリが属する行のターゲット変数（目的変数）の平均値や中央値で置き換える方法です。
適切なカテゴリエンコーディング手法の選択
- データの種類:
- 名義尺度: ワンホットエンコーディングが最も安全で一般的です。カテゴリ数が多い場合は、ハッシュエンコーディングや、次元削減を伴う他の手法を検討します。
- 順序尺度: 序数エンコーディングが適していますが、数値間の間隔が意味を持つか考慮が必要です。
- モデルの種類:
- 線形モデル（ロジスティック回帰、SVMなど）: 数値の大小関係を考慮するため、名義尺度にはワンホットエンコーディングが推奨されます。
- 決定木ベースのモデル（ランダムフォレスト、XGBoostなど）: 順序関係を仮定しないため、ラベルエンコーディングでも比較的良好に機能することが多いですが、次元が増えないというメリットを活かして、ワンホットエンコーディングも利用可能です。
- ニューラルネットワーク: 数値データを入力するため、ワンホットエンコーディングが一般的です。埋め込み層（Embedding Layer）を用いることで、高次元のカテゴリデータを効率的に扱えます。
- カテゴリの数: カテゴリ数が非常に多い場合（高カーディナリティ）、ワンホットエンコーディングは次元の呪いを引き起こすため、ターゲットエンコーディング、ハッシュエンコーディング、あるいはカテゴリをグルーピングするなどの対策が必要です。
カテゴリエンコーディング（Category Encoding）とは、機械学習において、文字列やラベルで表現されたカテゴリカルデータを、モデルが処理できる数値データ形式に変換する前処理手法です。これにより、性別や地域名といった非数値データを機械学習アルゴリズムで利用可能にします。
主要な手法としては、カテゴリに一意の整数を割り当てる「ラベルエンコーディング」、各カテゴリをバイナリベクトルに変換する「ワンホットエンコーディング」、順序を考慮して整数を割り当てる「序数エンコーディング」があります。データの種類（名義尺度か順序尺度か）、利用するモデル、カテゴリ数に応じて適切な手法を選択することが、モデルの性能を最大化する上で非常に重要です。
関連用語
お問い合わせ
システム開発・アプリ開発に関するご相談がございましたら、APPSWINGBYまでお気軽にご連絡ください。
APPSWINGBYの
ソリューション
APPSWINGBYのセキュリティサービスについて、詳しくは以下のメニューからお進みください。
システム開発
既存事業のDXによる新規開発、既存業務システムの引継ぎ・機能追加、表計算ソフトによる管理からの卒業等々、様々なWebシステムの開発を行っています。
iOS/Androidアプリ開発
既存事業のDXによるアプリの新規開発から既存アプリの改修・機能追加まで様々なアプリ開発における様々な課題・問題を解決しています。
リファクタリング
他のベンダーが開発したウェブサービスやアプリの不具合改修やソースコードの最適化、また、クラウド移行によってランニングコストが大幅にあがってしまったシステムのリアーキテクチャなどの行っています。
ご相談・お問い合わせはこちら
APPSWINGBYのミッションは、アプリでビジネスを加速し、
お客様とともにビジネスの成功と未来を形作ること。
私達は、ITテクノロジーを活用し、様々なサービスを提供することで、
より良い社会創りに貢献していきます。
T関する疑問等、小さなことでも遠慮なくお問合せください。３営業日以内にご返答致します。
ご相談・お問合せはこちら
APPSWINGBYのミッションは、アプリでビジネスを加速し、お客様とともにビジネスの成功と未来を形作ること。
私達は、ITテクノロジーを活用し、様々なサービスを提供することで、より良い社会創りに貢献していきます。
IT関する疑問等、小さなことでも遠慮なくお問合せください。３営業日以内にご返答させて頂きます。
