onehotencoderとは？初心者でも分かる基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

はじめに

データ分析や機械学習の世界では、カテゴリ変数をそのままモデルに渡すことができない場合が多いです。そんなときに活躍するのが onehotencoder です。本記事では、初心者の方にも分かりやすい言葉で onehotencoder とは何か、どう使うのかを丁寧に解説します。

onehotencoderとは何か

onehotencoder は、カテゴリ変数を「全てのカテゴリーに対して1つだけ1を立て、他は0にする」という形のベクトルに変換する方法です。これにより、機械学習アルゴリズムがカテゴリの違いを数値として扱えるようになります。

基本的な考え方はとてもシンプルです。カテゴリがいくつあるかを数えると、その分だけ新しい特徴量が増えます。例えば色が赤・緑・青の3つなら、それぞれを赤なら [1,0,0]、緑は [0,1,0]、青は [0,0,1] のように表現します。

具体例

以下の表は、色を onehot で表現した例です。列の見出しは色のカテゴリ、行は各データのベクトルを示しています。

<th>色

赤	緑	青
赤	1	0	0
緑	0	1	0
青	0	0	1

実装のポイント

実務では、pandas の get_dummies や scikit-learn の OneHotEncoder など、ライブラリを使うと手間を省けます。使い方のコツは、学習データだけに対してエンコーディングの形を決め、同じカテゴリが出現するすべてのデータに同じ列を適用することです。

実装の要点

・一度エンコードしたデータは、モデルにとって意味のある特徴量になります。高次元化が進むと計算リソースや学習の安定性に影響が出ることがありますので、データセットの規模に応じて工夫が必要です。

・カテゴリの数が非常に多い場合は、ターゲットエンコーディングや 頻度エンコーディング など別の手法を検討するのが有効な場合があります。とはいえ、初心者にはまず onehotencoder の基本を理解し、手を動かしてみることが第一歩です。

注意点と実践のコツ

カテゴリの数が多いと、エンコード後の列数が急激に増え、疎な行列になるケースが多く見られます。疎なデータは機械学習アルゴリズムの学習を効率化する設計が必要です。以下の点を押さえておくと良いでしょう。

学習データと検証データでエンコーディングの方針を一貫させる。
不要なカテゴリを減らすために 頻度の低いカテゴリをまとめることを検討する。
モデル選択時には 疎なデータを扱えるアルゴリズム（例: 線形モデルやツリー系のアルゴリズム）を選ぶと良い場合が多い。

また、実務ではデータ前処理の順序が結果に影響することがあります。エンコードはデータ処理の最初の段階で一貫して行い、後のデータ分割にも影響を及ぼさないようにすることが大切です。

実務での活用シーン

顧客属性、商品カテゴリ、場所など、カテゴリデータが含まれる多くの場面で onehotencoder は役立ちます。モデルにカテゴリ情報を分解能高く渡すことで、傾向や相関をより正確に捉えることが可能になります。初学者はまず身近なデータセットで試し、エンコード後のデータの形を実感してから、実務のデータへと応用していくと良いでしょう。

最後に

本記事で学んだ基本を元に、実際のデータセットで一度試してみましょう。最初は小さなデータから始め、変換後のデータを機械学習モデルに投入して結果を観察するのが良い練習です。

ポイントを簡潔にまとめると、onehotencoder はカテゴリを0と1のベクトルに変換する基本的な前処理であり、データの扱いを大きく楽にします。正しく使えば、モデルの理解と予測精度の向上につながる強力なツールです。

onehotencoderの同意語

onehotencoder: カテゴリの値を0/1のビット列で表すエンコーダ。機械学習モデルがカテゴリ変数を数値として扱えるようにする道具です。
one-hot encoder: カテゴリの値を0/1のビット列で表現するエンコーダ。各カテゴリは1つの位置だけが1、他は0になる表現です。
one-hot encoding: カテゴリを0/1のベクトルで表現するエンコーディングの手法。各カテゴリには1つの位置が1、他は0になる表現です。
one-hot-encoder: ハイフン付きの表記。意味は同じく、カテゴリを0/1のベクトルに変換するエンコーダ。
ワンホットエンコーダ: 日本語の名称。カテゴリを0/1のベクトルに変換するエンコーダ。
ワンホットエンコード: 日本語の名称。カテゴリを0/1のビット列として符号化する手法。
ワンホット符号化: カテゴリを各軸に1つだけ1を立て、他を0にする符号化手法。主にカテゴリデータの前処理で使われます。
ワンホット変換: カテゴリ変数を0/1のベクトルへ変換する処理。データ前処理の代表的な手法です。
カテゴリダミー化: カテゴリ変数を0/1のダミー変数へ変換する前処理。ワンホットエンコーディングと同じ目的で用いられます。
ダミー変数化: カテゴリを0/1のダミー変数に変換する処理。回帰分析などで使われる典型的な前処理です。
ダミーエンコーディング: ダミー変数を作るエンコード手法。ワンホットエンコーディングと同等の意味で使われることがあります。
ダミー符号化: カテゴリを0/1の符号で表す手法。ダミー変数化の別表現として使われることがあります。
ダミーコーディング: カテゴリを0/1のベクトルで符号化する手法。一般にワンホットエンコーディングの別称として使われます。

onehotencoderの対義語・反対語

ラベルエンコーディング: カテゴリを整数で割り当てて表すエンコーディング。one-hotのように各カテゴリに専用の次元を作らず、次元を増やさないが、数値としての大小が意味を持つことがあり、距離の解釈には注意が必要です。
順序エンコーディング: カテゴリに順序を付与して整数を割り当てる方法。モデルがこの順序情報を利用する場合があり、大小関係が意味を持つ点に留意します。
ターゲットエンコーディング: カテゴリをターゲット変数の統計量（例：平均）で表す方法。データの分布を活かせますが、学習データと未知データの分布差で過学習リスクが高まることがあります。
バイナリエンコーディング: カテゴリをビット列として表す方法。次元を抑えつつ情報を保持できますが、ビット間の関係がモデルに影響を与えることがあります。
ハッシュトリック（Hashing Trick）: カテゴリを固定長のベクトルに変換する方法。ハッシュ関数の衝突を許容する代わりに次元を一定に保てる利点があります。
密なエンコーディング: カテゴリをすべての要素が非ゼロになる密なベクトルとして表現する方法。one-hotの疎性を避け、計算資源の観点から異なる選択肢となります。

onehotencoderの共起語

onehotencoder: 機械学習でカテゴリデータを数値化する前処理の名称。主に scikit-learn の OneHotEncoder クラスとして実装されることが多い。
ワンホットエンコーディング: カテゴリ変数を、それぞれのカテゴリに対応する1つのビットだけが1になる長さNのベクトルに変換する方法。順序は意味を持たず、モデルが数値として扱えるようにする。
ダミー変数: ワンホットエンコーディングの別名として使われることがある表現。一般的にはカテゴリごとに0/1を割り当てる表現のこと。
ダミー変数化: カテゴリ変数をダミー変数（0/1の指標）に変換する操作のこと。
カテゴリ変数: 取り得る値が限られている変数。例: 性別(男/女)、曜日(月〜日)など。
カテゴリカルデータ: カテゴリ変数の総称。数値として意味を持つ場合と持たない場合がある。
前処理: データ分析の最初の段階で行う処理。欠損値処理・エンコーディング・正規化などを含む。
データ前処理: 前処理の同義表現。データを分析に適した状態に整える作業。
機械学習: データから予測モデルを作る技術分野。エンコーディングは前処理の一部。
scikit-learn: Python の代表的な機械学習ライブラリ。OneHotEncoder をはじめ多くのモデル・ツールを提供。
sklearn: scikit-learn の略称。
OneHotEncoder: scikit-learn のクラス名。カテゴリ変数をワンホットエンコードして数値データに変換する機能を提供。
fit_transform: データを学習させつつ同時に変換する操作。訓練データに対して適用するのが一般的。
transform: 学習済みのエンコーダを使い、新しいデータを変換する操作。
fit: データからエンコーダのパラメータ（カテゴリのリストなど）を学習する。
get_feature_names_out: エンコード後の特徴量名を取得するためのメソッド（新しいバージョンで推奨）。
get_feature_names: 旧版の get_feature_names に対応するメソッド。
categories_: 各カテゴリの候補リストを格納する属性。訓練データに基づくカテゴリ集合を保持。
handle_unknown: 未知のカテゴリが来たときの扱いを指定する設定（ignore など）。
drop: 特定のカテゴリを落として次元を削減する設定（None/'first' など）。
drop='first': 最初のカテゴリを削除して基底を落とす設定。冗長性を減らすために使われることがある。
sparse: 出力を疎(0が多い)行列にするかどうかの設定。大規模データでメモリを節約できる。
sparse_output: OneHotEncoder の新しいバージョンでの出力形式指定。疎行列を返すかどうかの設定。
疎行列: 0が多く含まれる行列。ワンホットエンコーディングの出力は通常疎になることが多い。
スパース行列: 疎行列と同義。
高次元: カテゴリ数が多いと特徴量の数が増え、次元が高くなる状態。モデルの学習負荷に影響することがある。
特徴量: モデルに与える入力データの各要素。ワンホットエンコーディングで新しい特徴量が増えることがある。
線形モデル: 線形の式で予測を行うモデルの総称。ワンホットエンコーディングは線形モデルと相性が良いことが多い。
ロジスティック回帰: 二値分類の基本的なアルゴリズム。ワンホットエンコーディングと組み合わせて利用されることが多い。
決定木: データを分岐して予測を行う非線形モデル。カテゴリデータにも対応しやすい。
SVM: サポートベクターマシン。高次元データにも適用可能だが計算コストに注意。
ラベルエンコーディング: カテゴリを整数に変換する別の手法。順序性を誤解させやすい点に注意。
ordinal encoding: 順序付きカテゴリを前提とした別のエンコード手法。
欠損値: データに欠損が含まれる場合の扱い。エンコーダ前処理として補完することがある。
未知のカテゴリ: 訓練時に現れなかった新しいカテゴリがデータに出てきた場合の扱い。
カテゴリの数: データ列が取り得るカテゴリの総数。大きいと特徴量が増えやすい。
toarray: スパース配列を密な配列に変換するメソッド。解析やデバッグ時に用いられることがある。
dense: 密な形式の配列・データ。

onehotencoderの関連用語

onehot encoding: カテゴリ変数を、各カテゴリごとに1または0を示す新しい列に変換する前処理。機械学習モデルが数値データとして扱えるようにする。
OneHotEncoder: scikit-learnの前処理クラス。カテゴリ特徴をワンホットエンコードして疎行列や密行列として返す。fitでカテゴリを学習し、transformで変換する。
categorical variables: 取りうる値が限られた離散的な特徴量。文字列やカテゴリ型で表現されることが多い。
dummy variables: カテゴリごとに1つの二値列を作る表現。one-hot encodingの別名として使われることがある。
get_dummies: pandasの関数。カテゴリ変数をダミー変数（ワンホット）に変換して新しいDataFrameを作成する。
drop first: ダミー変数を作成する際、最初のカテゴリを落として冗長性を回避する設定。
handle_unknown: 未知のカテゴリがtransform時に現れた場合の挙動を指定するOneHotEncoderの設定。
categories: エンコード対象となるカテゴリのリスト。リストごとに個別に設定することもできる。
categories='auto': カテゴリを自動的に検出してエンコードする設定。
dtype: 出力配列のデータ型。一般にはfloatやintが使われる。
sparse: 出力を疎行列として返す設定。0の要素を表現せず、メモリを節約できる。
sparse_output: 新版のパラメータ名。疎行列として出力するかどうかを制御する。
Categories_: OneHotEncoderをfitした後に得られる、各特徴量ごとのカテゴリのリストを表す属性。
ColumnTransformer: 複数の特徴量ごとに異なる前処理を適用するscikit-learnのクラス。OneHotEncoderを特定の列に適用するのに使う。
Pipeline: 前処理とモデルを連結して1つの処理フローとして実行する機能。OneHotEncoderはこの中の前処理エステムとして活用される。
high cardinality: カテゴリの種類が非常に多い状態。ワンホットエンコーディングでは列数が急増する問題を指す。
curse of dimensionality: 次元が増えるとデータの学習・推定が難しくなる現象。高基数のカテゴリはこれを悪化させる。
target encoding: カテゴリをターゲット変数の平均値で置換するエンコーディング。ワンホットの代替として用いられることがある。
mean encoding: ターゲットエンコーディングの別名。カテゴリごとにターゲットの平均を割り当てる手法。
ordinal encoding: カテゴリを順序付きの整数に変換するエンコーディング。順序情報をモデルが解釈してしまうリスクがある。
label encoding: カテゴリを整数に置換する基本的なエンコーディング。カテゴリ間に順序があると誤解されることがある。
binary encoding: 高カーディナルティのカテゴリを複数の二進数桁に分解して表現するエンコーディング。
feature hashing: ハッシュ関数を用いて固定次元のベクトルに変換する手法。大規模データでメモリを節約できるが情報損失のリスクがある。
unseen categories: 学習時に出てこなかった新しいカテゴリ。transform時の扱いを決めておく必要がある。
non-numeric to numeric: カテゴリなどの非数値データを数値データへ変換する前処理全般。