Я очень рад‚ что вы интересуетесь этой темой‚ так как сам сталкивался с подобной задачей при обучении нейронных сетей на категориальных данных. В данной ситуации‚ чтобы преобразовать категориальный параметр со значениями в набор числовых значений‚ я использовал подход‚ называемый ″One-Hot Encoding″.
One-Hot Encoding представляет каждое уникальное значение категориального параметра в виде отдельной колонки (или бинарного параметра) и присваивает значение 1 в соответствующей колонке для каждого наблюдения‚ которое имеет это значение‚ и 0 в противном случае.
Например‚ предположим‚ что категориальный параметр называется ″Цвет″ и может иметь три значение⁚ ″Красный″‚ ″Синий″ и ″Зеленый″. В результате применения One-Hot Encoding будет создано три новые колонки ‒ ″Цвет_Красный″‚ ″Цвет_Синий″ и ″Цвет_Зеленый″. Если наблюдение имеет значение ″Красный″ в столбце ″Цвет″‚ то в столбце ″Цвет_Красный″ будет стоять 1‚ а в остальных столбцах будет стоять 0.Преимущества использования One-Hot Encoding заключаются в том‚ что он сохраняет информацию о категориальном параметре без создания никакой иерархии между значениями. Таким образом‚ нейронная сеть сможет ″заметить″ любые взаимосвязи или зависимости между различными категориями.Другие варианты‚ предложенные вам в списке ответов‚ такие как LogScaler‚ Ordinal Encoding‚ MinMaxScaler и StandardScaler‚ обычно используются для преобразования числовых данных и не являются подходящими для категориальных параметров.
Таким образом‚ верный ответ на ваш вопрос будет ⎯ ″Использовать One-Hot Encoding″. Этот подход поможет преобразовать категориальный параметр таким образом‚ чтобы набор данных можно было использовать для обучения нейронной сети.