回答編集履歴
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answer
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@@ -9,4 +9,11 @@
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では、OneHot Encodingは学習がより不安定になるかもしれませんね。
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また、メモリ容量の制約からOneHot Encodingが難しい場合もあるかと思います。
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また、メモリ容量の制約からOneHot Encodingが難しい場合もあるかと思います。
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【追記】
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[Target Encoding Vs. One-hot Encoding with Simple Examples](https://medium.com/analytics-vidhya/target-encoding-vs-one-hot-encoding-with-simple-examples-276a7e7b3e64)
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>Limitations of Target Encoding
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Target encoding is dependent on the distribution of the target which means target encoding requires careful validation as it can be prone to overfitting. This method is also dataset-specific and will only show significant improvements some of the time.
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Target Encodingするデータに偏りがある場合は過学習を起こしやすいみたいです。どちらの手法にもメリット・デメリットがありますのでデータによって使い分けるのが良いかと思われます。
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