В процессе преподавания студентам разных айтишных предметов стало очень актуально различать ответы студентов от ответов не-студентов. Вот, пожалуй, и начнём с каверзных вопросов.

Полагаю, пояснения оставим за кадром.

Вопрос: почему gender male = 1 а female = 0?

Присвоение числовых значений категориальным признакам (вроде пола) называется кодированием. Использование male = 1 и female = 0 — это один из распространенных методов, называемый бинарным кодированием или кодированием индикатором. Вот основные причины, почему так делают:

1. Двоичная логика и простота:

   • Цифры 0 и 1 — основа двоичной системы, понятной компьютерам.

   • 1 часто ассоциируется с наличием признака, 0 — с его отсутствием.

   • В этом контексте 1 может условно означать "это мужчина" (признак "мужской" присутствует), а 0 — "это не мужчина" (признак "мужской" отсутствует, значит, женщина). Это не говорит о ценности, а лишь о наличии/отсутствии конкретного индикатора.

2. Исторический контекст и "базовый" уровень:

   • В статистике и эконометрике, особенно в регрессионном анализе, одна из категорий выбирается в качестве референтной (базовой, контрольной) группы. Коэффициенты модели интерпретируются относительно этой группы.

   • Исторически (и к сожалению, часто из-за патриархальных структур) мужчина выбирался как "стандартная" или "базовая" категория в многих областях (медицина, социальные науки раннего периода). Поэтому female = 0 означало принадлежность к базовой группе (мужчины), а male = 1 — отклонение от нее (признак "женщина").

   • Важное замечание: Это не означает, что мужчины "лучше" или являются нормой в ценностном смысле. Это чисто технический выбор базового уровня для сравнения. Анализ можно провести и наоборот (female = 1, male = 0), интерпретация коэффициентов просто изменится относительно женщин.

3. Эффективность для бинарных признаков:

   • Для признака с ровно двумя категориями (бинарного) достаточно одной новой колонки (пол_мужчина). Значение 1 в этой колонке означает мужчину, 0 — женщину (или наоборот). Это компактно и не создает избыточности.

4. Удобство для некоторых алгоритмов:

   • Многие алгоритмы машинного обучения (особенно линейные модели, логистическая регрессия) работают с числовыми данными. Бинарное кодирование преобразует категорию в число, сохраняя информацию о различии между группами.

That's all folks! (c)

Ох, сколь AI открытий чудных
Готовит, обученья дух,

Но об этом позже, позже...