Label Encoding || Encoding Techniques Practical Implementation || Data Science @datatechinfo
Label Encoding is a technique in machine learning and data preprocessing that involves converting categorical data into numerical format. In this process, each unique category or label is assigned a unique integer or numerical code. This is particularly useful when working with algorithms and models that require numerical input, as it helps in representing categorical data in a format that can be easily processed by these algorithms.
For example, consider a categorical feature like "Color" with labels "Red," "Green," and "Blue." After label encoding, these labels might be represented as 0, 1, and 2, respectively.
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