{"id":209849,"date":"2025-09-22T06:30:00","date_gmt":"2025-09-22T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=209849"},"modified":"2025-09-22T07:43:53","modified_gmt":"2025-09-22T06:43:53","slug":"one-hot-encoding-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/one-hot-encoding-was-ist-das","title":{"rendered":"One-Hot Encoding: Was ist das? Wie wird es verwendet?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"209849\" class=\"elementor elementor-209849\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-165b59b e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"165b59b\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b765105 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b765105\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><strong>One-Hot-Encoding ist eine Methode, um kategorische Daten in numerische Vektoren zu verwandeln, die von Machine-Learning-Modellen verarbeitet werden k\u00f6nnen. Entdecke hier alles, was Du \u00fcber diese Technik wissen musst!<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9be4007 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9be4007\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"496\" data-end=\"893\"><strong>Machine-Learning-Algorithmen <\/strong> sind leistungsstarke Rechner \u2013 mit einem gro\u00dfen Manko: Sie verstehen keinen Text. F\u00fcr sie sind W\u00f6rter wie \u201eblau\u201c, \u201eParis\u201c oder \u201eKatze\u201c reines Rauschen. Doch genau solche kategorialen Variablen sind in realen Datens\u00e4tzen allgegenw\u00e4rtig. Produktname, Familienstand, Land, Kartentyp&#8230; Nicht-numerische Spalten machen oft bis zu 40\u202f% der Daten in <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstlicher-intelligenz-und-finanzsektor\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">KI-Anwendungsf\u00e4llen<\/a><\/span> aus.<\/p><p data-start=\"895\" data-end=\"1334\">Damit Modelle sie sinnvoll verarbeiten k\u00f6nnen, m\u00fcssen diese Kategorien in Zahlen \u00fcbersetzt werden. Eine der einfachsten und am weitesten verbreiteten Methoden daf\u00fcr ist das <strong data-start=\"1068\" data-end=\"1088\">One-Hot-Encoding<\/strong>: eine Technik, die jede Kategorie in einen bin\u00e4ren Vektor umwandelt \u2013 eindeutig lesbar und ohne Mehrdeutigkeit. Doch hinter dieser scheinbaren Einfachheit steckt eine Mechanik, die gleichzeitig n\u00fctzlich und manchmal auch etwas sperrig sein kann.<\/p><p data-start=\"1336\" data-end=\"1427\">Lass uns anschauen, <strong data-start=\"1356\" data-end=\"1365\">warum<\/strong>, <strong data-start=\"1367\" data-end=\"1375\">wann<\/strong> und <strong data-start=\"1380\" data-end=\"1387\">wie<\/strong> man One-Hot-Encoding sinnvoll einsetzt!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e799ac e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3e799ac\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa05500 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fa05500\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Kategorische Variablen: Eine allgegenw\u00e4rtige Herausforderung<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8485b08 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8485b08\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"234\" data-end=\"556\">Sie tauchen in fast jeder Datentabelle auf und fallen doch nicht sofort ins Auge: <strong data-start=\"316\" data-end=\"342\">kategorische Variablen<\/strong> sind Spalten, die keine Zahlen, sondern Namen, Typen oder Statuswerte enthalten. Wenn Du zum Beispiel eine Spalte \u201eFarbe\u201c mit den Werten \u201erot\u201c, \u201egr\u00fcn\u201c und \u201eblau\u201c hast, arbeitest Du mit einer kategorialen Variable.<\/p><p data-start=\"558\" data-end=\"842\">Das Problem? <strong data-start=\"571\" data-end=\"603\">Machine-Learning-Algorithmen<\/strong> \u2013 egal ob linear, baumbasiert oder <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/neuronale-netze-einfach-erklaert\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">neuronale Netzwerke<\/a><\/span>\u00a0\u2013 k\u00f6nnen nur mit Zahlen umgehen. L\u00e4sst Du Zeichenfolgen in Deinen Daten, kannst Du sicher sein, dass Dein Modell entweder abst\u00fcrzt oder, schlimmer noch, v\u00f6llig falsche Schl\u00fcsse zieht.<\/p><p data-start=\"844\" data-end=\"1162\">Einfach \u201erot\u201c = 1, \u201egr\u00fcn\u201c = 2 und \u201eblau\u201c = 3 zu setzen, reicht nicht \u2013 denn so entsteht f\u00fcr das Modell ein Eindruck von Reihenfolge oder Distanz, der gar nicht existiert. <strong data-start=\"1015\" data-end=\"1067\">Deshalb ist Encoding ein unverzichtbarer Schritt<\/strong> in der Datenvorbereitung. Und eine der h\u00e4ufigsten L\u00f6sungen daf\u00fcr ist das <strong data-start=\"1141\" data-end=\"1161\">One-Hot-Encoding<\/strong>.<\/p><p data-start=\"1164\" data-end=\"1250\">Doch bevor wir tiefer einsteigen, werfen wir einen Blick auf das grundlegende Prinzip.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bfa1218 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"bfa1218\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209853\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-1-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ae85212 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"ae85212\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wie-funktioniert-das-gpt-modell\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Auch lesen: Wie funktioniert generative KI?<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f6dca6 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"7f6dca6\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-13d9731 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"13d9731\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Das Prinzip, das Text in Vektoren umwandelt<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b1a52a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3b1a52a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"169\" data-end=\"492\"><strong data-start=\"169\" data-end=\"189\">One-Hot-Encoding<\/strong>, auf Deutsch etwa \u201ehei\u00dfe bin\u00e4re Codierung\u201c, beruht auf einer simplen, aber \u00e4u\u00dferst wirkungsvollen Idee: F\u00fcr jeden m\u00f6glichen Wert einer kategorischen Variable wird eine eigene Spalte erstellt \u2013 und <strong data-start=\"387\" data-end=\"460\">nur die Spalte, die dem tats\u00e4chlichen Wert entspricht, wird aktiviert<\/strong>. Alle anderen bleiben auf Null.<\/p><p data-start=\"494\" data-end=\"871\">Ein Beispiel: Du hast eine Spalte \u201eFarbe\u201c mit den Werten \u201erot\u201c, \u201egr\u00fcn\u201c und \u201eblau\u201c. Beim One-Hot-Encoding entstehen daraus drei neue Spalten: <code data-start=\"635\" data-end=\"646\">farbe_rot<\/code>, <code data-start=\"648\" data-end=\"661\">farbe_gruen<\/code> und <code data-start=\"666\" data-end=\"678\">farbe_blau<\/code>. Wenn eine Zeile den Wert \u201erot\u201c enth\u00e4lt, steht in <code data-start=\"729\" data-end=\"740\">farbe_rot<\/code> eine <strong data-start=\"746\" data-end=\"751\">1<\/strong> \u2013 und in den beiden anderen eine <strong data-start=\"785\" data-end=\"790\">0<\/strong>. Ist der Wert \u201eblau\u201c, steht die <strong data-start=\"823\" data-end=\"828\">1<\/strong> in <code data-start=\"832\" data-end=\"844\">farbe_blau<\/code>, die anderen bleiben Null.<\/p><p data-start=\"873\" data-end=\"1173\">Der Vorteil? Du vermeidest, dass das Modell eine <strong data-start=\"922\" data-end=\"941\">falsche Ordnung<\/strong> zwischen den Kategorien hineininterpretiert. W\u00fcrdest Du z.\u202fB. \u201erot\u201c = 1, \u201egr\u00fcn\u201c = 2 und \u201eblau\u201c = 3 kodieren, k\u00f6nnte ein Algorithmus annehmen, dass \u201eblau\u201c &gt; \u201egr\u00fcn\u201c &gt; \u201erot\u201c \u2013 obwohl diese Werte <strong data-start=\"1134\" data-end=\"1166\">keine nat\u00fcrliche Reihenfolge<\/strong> haben.<\/p><p data-start=\"1175\" data-end=\"1398\">Mit One-Hot-Encoding wird <strong data-start=\"1201\" data-end=\"1245\">jede Kategorie als eigenst\u00e4ndige Einheit<\/strong> behandelt \u2013 ganz ohne numerische oder hierarchische Beziehung zu den anderen. So vermeidest Du Verzerrungen durch eine k\u00fcnstliche Struktur in den Daten.<\/p><p data-start=\"1400\" data-end=\"1539\">Diese Codierung ist ideal f\u00fcr <strong data-start=\"1430\" data-end=\"1452\">nominale Variablen<\/strong>, also Kategorien <strong data-start=\"1470\" data-end=\"1497\">ohne nat\u00fcrliche Ordnung<\/strong> \u2013 wie Geschlecht, Stadt oder Vertragsart.<\/p><p data-start=\"1541\" data-end=\"1677\">Aber: Wie wir gleich sehen werden, hat diese Methode auch ihre Schw\u00e4chen \u2013 vor allem, wenn die Zahl der Kategorien durch die Decke geht.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8518824 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8518824\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31150a5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"31150a5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Implementierung in Python: Pandas oder Scikit-Learn - der Vergleich der Encoder<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36e7f30 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"36e7f30\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"218\" data-end=\"426\">One-Hot-Encoding ist sauber, frei von Hierarchieverzerrungen und mit allen Modellen kompatibel. <strong data-start=\"314\" data-end=\"374\">Aber es hat einen entscheidenden strukturellen Nachteil:<\/strong> Es erzeugt schnell eine riesige Anzahl von Spalten.<\/p><p data-start=\"428\" data-end=\"768\">Ein Beispiel aus der Praxis: Du arbeitest mit einem E-Commerce-Datensatz, in dem die Variable \u201eProdukt\u201c <strong data-start=\"532\" data-end=\"565\">1.200 verschiedene Referenzen<\/strong> enth\u00e4lt. Nach One-Hot-Encoding entstehen <strong data-start=\"607\" data-end=\"624\">1.200 Spalten<\/strong>. Das ist nicht nur un\u00fcbersichtlich \u2013 es kann auch ernsthafte Probleme f\u00fcr Dein Modell verursachen. Zwei typische Herausforderungen tauchen auf:<\/p><ol data-start=\"770\" data-end=\"1208\"><li data-start=\"770\" data-end=\"1009\"><p data-start=\"773\" data-end=\"1009\"><strong data-start=\"773\" data-end=\"807\">Explosion der Dimensionalit\u00e4t:<\/strong> Jede neue Kategorie erzeugt eine Spalte. Das belastet das Modell, erh\u00f6ht die Trainingszeit und kann <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/overfitting-was-ist-das-wie-kann-man-es-vermeiden\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Overfitting<\/a><\/span> beg\u00fcnstigen \u2013 besonders bei empfindlichen Algorithmen wie <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/der-knn-algorithmus-einfach-erklart\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">KNN<\/a><\/span> oder <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/random-forest-definition\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Entscheidungsb\u00e4umen<\/a><\/span>.<\/p><\/li><li data-start=\"1010\" data-end=\"1208\"><p data-start=\"1013\" data-end=\"1208\"><strong data-start=\"1013\" data-end=\"1034\">Extreme Sparsity:<\/strong> In einer Matrix mit 1.200 Spalten gibt es pro Zeile nur eine einzige <strong data-start=\"1104\" data-end=\"1109\">1<\/strong>. Mehr als 95\u202f% der Werte sind Null. Wenn Du das dichte Format verwendest, leidet Dein RAM sp\u00fcrbar.<\/p><\/li><\/ol><p data-start=\"1210\" data-end=\"1391\">One-Hot-Encoding ist also <strong data-start=\"1236\" data-end=\"1280\">nicht ohne Vorsichtsma\u00dfnahmen skalierbar<\/strong>. Bei Variablen mit hoher Kardinalit\u00e4t solltest Du genau \u00fcberlegen, bevor Du einfach auf \u201eEnkodiere\u201c klickst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23a9504 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"23a9504\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209854\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-2-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40a970a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"40a970a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/julius-ai-alles-ueber\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Auch interessant: Julius AI macht Analyse so einfach wie ein Gespr\u00e4ch<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dfc359e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"dfc359e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2fb8a53 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2fb8a53\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wie weit kann man gehen? Kritische Schwellen, die Du kennen solltest<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d6bc704 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d6bc704\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"207\" data-end=\"432\">Ab wie vielen Modalit\u00e4ten sollte man One-Hot-Encoding vermeiden? Es gibt keine absolute Regel, aber die Community ist sich einig: <strong data-start=\"337\" data-end=\"383\">Ab etwa 10 bis 15 einzigartigen Kategorien<\/strong> lohnt es sich, \u00fcber Alternativen nachzudenken.<\/p><p data-start=\"434\" data-end=\"465\">Mehrere Probleme h\u00e4ufen sich:<\/p><ul data-start=\"467\" data-end=\"1011\"><li data-start=\"467\" data-end=\"751\"><p data-start=\"469\" data-end=\"751\"><strong data-start=\"469\" data-end=\"513\">Multikollinearit\u00e4t und die \u201eDummyfalle\u201c:<\/strong> Wenn f\u00fcr jede Kategorie eine Spalte erstellt wird, entsteht eine vollst\u00e4ndige Redundanz (die Summe aller Spalten ergibt immer 1). Manche Modelle, besonders <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/lineare-regression-was-man-ueber-diese-statistische-funktion-wissen-sollte\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">lineare Regressionen<\/a><\/span>, leiden darunter. Die L\u00f6sung: eine Referenzspalte l\u00f6schen.<\/p><\/li><li data-start=\"752\" data-end=\"1011\"><p data-start=\"754\" data-end=\"1011\"><strong data-start=\"754\" data-end=\"795\">Instabilit\u00e4t bei kleinen Datens\u00e4tzen:<\/strong> Bei wenigen Beobachtungen, aber vielen Kategorien steigt das Overfitting-Risiko stark. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Daten unausgewogen sein \u2013 einige Kategorien tauchen nur ein- oder zweimal auf und erzeugen fast leere Spalten.<\/p><\/li><\/ul><p data-start=\"1013\" data-end=\"1200\">Kurz gesagt: Je mehr Modalit\u00e4ten, desto eher wird One-Hot-Encoding zu einer zweischneidigen Waffe. Zum Gl\u00fcck ist es <strong data-start=\"1129\" data-end=\"1157\">nicht die einzige Option<\/strong> im <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/online-data-scientist-training-alles-was-du-zu-wissen-brauchst\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Werkzeugkasten eines Data Scientists<\/a><\/span>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4629213 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4629213\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1cefd85 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1cefd85\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Wann Du One-Hot-Encoding verwenden solltest \u2013 und wann nicht<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-19cfe88 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"19cfe88\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"192\" data-end=\"326\">Die Wahl der Encodierungsmethode ist entscheidend. Einige Situationen eignen sich hervorragend f\u00fcr One-Hot-Encoding, andere weniger.<\/p><p data-start=\"328\" data-end=\"354\"><strong data-start=\"328\" data-end=\"352\">Sinnvoll ist es f\u00fcr:<\/strong><\/p><ul data-start=\"355\" data-end=\"757\"><li data-start=\"355\" data-end=\"526\"><p data-start=\"357\" data-end=\"526\">Variablen mit wenigen einzigartigen Kategorien, z.\u202fB. Land, Geschlecht oder Vertragsart, oder wenn die Daten gut ausgeglichen sind und es kaum seltene Kategorien gibt.<\/p><\/li><li data-start=\"527\" data-end=\"609\"><p data-start=\"529\" data-end=\"609\">Einfache oder lineare Modelle wie <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/logistische-regression-was-ist-das-denn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">logistische Regression<\/a><\/span>, SVM oder <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/perceptron\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Perceptron<\/a><\/span>.<\/p><\/li><li data-start=\"610\" data-end=\"757\"><p data-start=\"612\" data-end=\"757\">Erkl\u00e4rbare Anwendungsf\u00e4lle wie Churn-Analyse, Kundenscoring oder Marketingprojekte, bei denen die Interpretierbarkeit der Features wichtig ist.<\/p><\/li><\/ul><p data-start=\"759\" data-end=\"808\"><strong data-start=\"759\" data-end=\"806\">Vermeiden solltest Du One-Hot-Encoding bei:<\/strong><\/p><ul data-start=\"809\" data-end=\"937\"><li data-start=\"809\" data-end=\"865\"><p data-start=\"811\" data-end=\"865\">Spalten mit Dutzenden oder Hunderten von Kategorien.<\/p><\/li><li data-start=\"866\" data-end=\"937\"><p data-start=\"868\" data-end=\"937\">Datens\u00e4tzen mit wenigen Beobachtungen oder vielen fehlenden Werten.<\/p><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-89cab71 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"89cab71\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209855\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-3-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30a7974 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"30a7974\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/analytics-ingenieur-ausbildung\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Wie wird man zum Experten in Datenanalyse?<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a64e337 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a64e337\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-25dbdd5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"25dbdd5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Kluge Alternativen: Wenn One-Hot-Encoding an seine Grenzen st\u00f6\u00dft<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-290aaf5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"290aaf5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"174\" data-end=\"387\">Wenn die Anzahl der Kategorien stark ansteigt, st\u00f6\u00dft One-Hot-Encoding schnell an seine Grenzen. Zum Gl\u00fcck gibt es im <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/metriken-im-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine-Learning-\u00d6kosystem<\/a><\/span> mehrere Alternativen \u2013 jede mit ihren bevorzugten Anwendungsf\u00e4llen.<\/p><p data-start=\"389\" data-end=\"759\"><strong data-start=\"389\" data-end=\"407\">Label Encoding<\/strong> ersetzt jede Kategorie durch eine eindeutige Ganzzahl. Einfach und schnell, aber bei linearen Modellen oder distanzbasierten Algorithmen problematisch, da eine k\u00fcnstliche Ordnung eingef\u00fchrt wird (\u201egr\u00fcn\u201c = 1, \u201erot\u201c = 2, \u201eblau\u201c = 3\u2026). F\u00fcr Entscheidungsb\u00e4ume hingegen ist diese Methode unkritisch, da sie nicht empfindlich auf die Reihenfolge reagiert.<\/p><p data-start=\"761\" data-end=\"1145\"><strong data-start=\"761\" data-end=\"780\">Target-Encoding<\/strong> (auch Mean-Encoding genannt) ersetzt jede Kategorie durch den Durchschnitt der Zielvariablen f\u00fcr diese Kategorie. Beispiel: \u201ePremium\u201c-Kunden kaufen im Schnitt f\u00fcr 300 \u20ac, also wird \u201ePremium\u201c mit 300 kodiert. Dies ist leistungsf\u00e4hig bei Variablen mit hoher Kardinalit\u00e4t, erfordert jedoch sorgf\u00e4ltige <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kreuzvalidierungsverfahren-definition-und-bedeutung-fur-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cross-Validation<\/a><\/span>, um <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/db-gpt-die-loesung-gegen-datenlecks\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenlecks<\/a><\/span> oder \u00dcberanpassung zu vermeiden.<\/p><p data-start=\"1147\" data-end=\"1440\"><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/word-embedding\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Embeddings<\/a><\/span> sind in Deep-Learning-Anwendungen popul\u00e4r. Hierbei werden Kategorien in vom Modell gelernte kontinuierliche Vektoren transformiert. \u00c4hnliche Kategorien liegen nah beieinander im Vektorraum. Besonders effektiv bei sehr gro\u00dfen Datens\u00e4tzen, z.\u202fB. in NLP oder Produktempfehlungen.<\/p><p data-start=\"1442\" data-end=\"1713\"><strong data-start=\"1442\" data-end=\"1461\">Feature Hashing<\/strong> kodiert Kategorien nicht explizit, sondern \u00fcberf\u00fchrt sie per Hash-Funktion auf eine feste Anzahl von Spalten. Das reduziert die Spaltenexplosion, ist aber weniger lesbar, und es k\u00f6nnen mehrere Kategorien im gleichen \u201eBucket\u201c landen (Hash-Kollision).<\/p><p data-start=\"1715\" data-end=\"1841\">Letztlich h\u00e4ngt die Wahl der Methode von der Gr\u00f6\u00dfe deines Datensatzes, dem verwendeten Modell und der Art der Kategorien ab.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c4aa7ec e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c4aa7ec\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b5e34ff elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b5e34ff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">One-Hot-Encoding und Deep Learning: Allianz oder Veralterung?<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-60c29a2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"60c29a2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"267\" data-end=\"677\">In Deep-Learning-Architekturen k\u00f6nnte man denken, dass One-Hot-Encoding \u00fcberholt ist. Trotzdem wird es nach wie vor verwendet \u2013 in bestimmten F\u00e4llen. Es bleibt n\u00fctzlich f\u00fcr einfache Klassifikationsaufgaben mit wenigen Klassen oder bei der Vorverarbeitung kurzer Sequenzen (z.\u202fB. Zeichen oder <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/multi-token-prediction-was-ist-das\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tokens im NLP<\/a><\/span>). Auch wenn es keine lernenbaren Embeddings gibt oder die Datenmenge klein ist, kann es relevant sein.<\/p><p>\u00a0<\/p><p data-start=\"679\" data-end=\"1078\">Sobald es jedoch um komplexere Probleme geht \u2013 NLP, Empfehlungen, Benutzerdaten \u2013 sind Embeddings eindeutig die bessere Wahl. Sie sind kompakter, aussagekr\u00e4ftiger und werden direkt vom Modell gelernt. Typisches Beispiel: Anstatt jedes Wort in eine lange bin\u00e4re Spalte zu verwandeln, verwendet man einen Embedding-Vektor mit z.\u202fB. 300 Dimensionen, der Bedeutung, Kontext und \u00c4hnlichkeiten abbildet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-15421d8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"15421d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209856\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-5-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6158d62 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6158d62\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-sind-grus\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Auch interessant: GRUs revolutionieren Deep Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65f3cd1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"65f3cd1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8967eac elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8967eac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><font size=\"6\">Fazit: One-Hot-Encoding \u2013 einfach, aber mit Vorsicht<\/font><\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db06fc6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"db06fc6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"1144\" data-end=\"1487\">One-Hot-Encoding ist wie das Schweizer Taschenmesser f\u00fcr Data-Science-Anf\u00e4nger: leicht zu handhaben, mit fast allen Modellen kompatibel und f\u00fcr viele praktische F\u00e4lle robust. Doch hinter der Einfachheit verbergen sich Fallen: Spaltenexplosion, d\u00fcnnbesetzte Matrizen, Overfitting, Multikollinearit\u00e4t. Gr\u00fcnde genug, es nicht blind einzusetzen.<\/p><p data-start=\"1489\" data-end=\"1687\">Richtig eingegrenzt und kalibriert bleibt es ein unverzichtbarer Standard der Vorverarbeitung. Falsch eingesetzt, kann es aber zu einer Last werden, die die Leistung deiner Modelle beeintr\u00e4chtigt.<\/p><p data-start=\"1689\" data-end=\"2112\">Wenn Du Deine Kenntnisse in Datenvorverarbeitung, Encodierung, <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-vs-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning und Deep Learning<\/a><\/span> vertiefen m\u00f6chtest, sind die KI-Schulungen von DataScientest ideal. Unsere Programme vermitteln die Grundlagen der KI-Modelle, den Umgang mit realen Datens\u00e4tzen und die Umsetzung kompletter Pipelines mit Scikit-learn und <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-mit-tensorflow-playground\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">TensorFlow<\/a><\/span>. Du lernst, das Beste aus Methoden wie One-Hot-Encoding, Embeddings oder PCA herauszuholen.<\/p><p data-start=\"2114\" data-end=\"2497\">Dank praxisorientierter Lernmethoden und konkreten \u00dcbungen wirst Du leistungsstarke Modelle entwickeln k\u00f6nnen und eine anerkannte Zertifizierung erlangen. Die <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Schulungen<\/a><\/span> passen sich Deinem Tempo an: intensives BootCamp, kontinuierliches Format oder im Wechsel, mit Finanzierungsm\u00f6glichkeiten wie CPF oder France Travail. Lerne mit uns bei DataScientest, den Daten einen Sinn zu geben!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c128392 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"c128392\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-209857\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4.webp 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4-300x200.webp 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4-1024x683.webp 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2025\/08\/one-hot-encoding-datascientest-4-768x512.webp 768w\" sizes=\"(max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c50bbfb elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c50bbfb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\" target=\"_blank\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bcd325c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"bcd325c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-20fc107 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"20fc107\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Kategorische Variablen: Eine allgegenw\u00e4rtige Herausforderung\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"Kategorische Variablen sind Spalten, die keine Zahlen enthalten, sondern Namen, Typen oder Status wie 'rot', 'gr\u00fcn' oder 'blau'.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Das Prinzip, das Text in Vektoren umwandelt\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"One-Hot-Encoding erstellt f\u00fcr jede Kategorie eine Spalte und aktiviert nur diejenige, die dem beobachteten Wert entspricht.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Implementierung in Python: Pandas oder Scikit-Learn, der Vergleich der Encoder\",\r\n      \"acceptedAnswer\": {\r\n        \"@type\": \"Answer\",\r\n        \"text\": \"One-Hot-Encoding erzeugt viele Spalten, was zu erh\u00f6hter Trainingszeit und Overfitting f\u00fchren kann.\"\r\n      }\r\n    },\r\n    {\r\n      \"@type\": \"Question\",\r\n      \"name\": \"Wie weit kann man gehen? 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