ように、1つの成分が1で残りの成分が全て0であるようなベクトルのことです。このページでは、One-hotベクトルについて、具体例やメリット・デメリットを整理します。目次One-hot表現の例One-hot表現の例2(自然言語処理)One-hot表現のデメリット補足One-hot表現の例データ分析・機械学習の手法を適用するためには、多くの場合、変数を数字(の集まり)で表現する必要があります。「犬、猫、ウサギ」などの数字でない値を取る説明変数を扱いたい場合もあります(※1)。犬→1、猫→2、ウサギ→3のように数字に変換する方法が考えられます(※2)。このように変換すると、(例えば線形回帰などで分析を行う際に)猫はウサギと犬の中間などと解釈されてしまい、おかしな分析結果になってしまう場合があります。言います)があります。One-hot表現のメリットは、変数の全ての値を平等に扱えることです。One-hotベクトルで表すことがあります。「今日は暑い」「暑い夏は嫌い」という2つの文書があるとき、それぞれを以下のようにOne-hotベクトルの系列で表現することができます。One-hotベクトルの系列に対応します。系列データを入力とする深層学習モデルに入力することができます。One-hot表現のデメリットOne-hot表現には、変数の数が多くなるというデメリットがあります。自然言語処理の例で、単語の種類が1万個ある場合、One-hotベクトルは1万次元になります(※2)。変数の数が多くなり過ぎると、分析手法によっては、計算に非常に時間がかかったり、そもそもまともな分析ができなかったりします。このような場合には、低次元のベクトルで表現する必要があるかもしれません。