ワンホットベクトルとは?特徴と応用例を解説
-ワンホットベクトルの定義と特徴-
ワンホットベクトルとは、カテゴリー型の特徴を表す数値ベクトルの一種です。ベクトルの各要素は、対応するカテゴリーが1(オン)である場合は1、そうでない場合は0(オフ)になります。たとえば、3つのカテゴリー(A、B、C)を持つ特徴をワンホットベクトルで表現すると、次のようになります。
- 特徴Aがオンの場合[1, 0, 0]
- 特徴Bがオンの場合[0, 1, 0]
- 特徴Cがオンの場合[0, 0, 1]
ワンホットベクトルの特徴として、カテゴリー間の相互排他性を表現できる点が挙げられます。つまり、ベクトル内の要素はそれぞれが1になるか0になるかのどちらかです。また、ワンホットベクトルは計算処理が容易であり、機械学習モデルでは広く使用されています。ただし、カテゴリー数が多い場合はベクトルの次元が高くなるという欠点もあります。