Em projetos de Machine Learning, é comum nos depararmos com dados categóricos – informações textuais ou qualitativas que precisam ser convertidas em números para que os algoritmos possam utilizá-las.

Duas técnicas populares para realizar essa conversão são o Label Encoding (codificação por rótulos) e o One-Hot Encoding. A escolha correta entre elas é essencial, pois cada método influencia de forma diferente a interpretação dos dados pelo modelo e, consequentemente, o desempenho preditivo.

Neste comparativo técnico, você vai entender o que são as técnicas de  Label Encoding e One-Hot Encoding, suas diferenças, quando aplicar cada uma, os desafios associados e exemplos práticos para resolver problemas de negócios.

Label Encoding

O Label Encoding (codificação de rótulos) consiste em transformar cada categoria de uma variável categórica em um valor numérico único. Em outras palavras, atribui-se um número inteiro para cada categoria distinta.

Por exemplo, poderíamos codificar as categorias de cor {vermelho, verde, azul} como {0, 1, 2} respectivamente, onde cada número é apenas um rótulo sem significado numérico real além de identificar a categoria. Essa técnica é simples e mantém o conjunto de dados compacto (apenas uma nova coluna numérica é criada para representar a categoria). Muitas bibliotecas, como o Scikit-Learn, oferecem implementações prontas (como por exemplo, a classe LabelEncoder).

No entanto, é importante notar uma característica do Label Encoding: ele impõe uma ordem. Como os rótulos são números, o modelo pode interpretar que existe uma hierarquia ou relação de maior/menor entre eles, mesmo quando as categorias originais não possuem ordem intrínseca.

Por exemplo, se atribuirmos 1 a Red (vermelho), 2 a Green (verde) e 3 a Blue (azul), isso pode levar o algoritmo a supor que verde é “maior” que vermelho e azul é maior que ambos, uma relação que não faz sentido na realidade. Esse comportamento pode prejudicar o desempenho do modelo, pois ele pode inferir padrões onde não existem. Logo, Label Encoding é mais adequado quando as categorias possuem uma ordem natural (dados ordinais) – caso contrário, deve-se ter cautela, pois os valores numéricos podem sugerir uma ordem falsa entre categorias não ordenadas.

One-Hot Encoding

Já o One-Hot Encoding é uma técnica que converte cada categoria em uma nova variável binária (chamada variável dummy). Em vez de usar um único número para representar todas as categorias de uma coluna, o one-hot cria colunas adicionais, uma para cada categoria única, preenchendo-as com 1 ou 0 conforme a presença da categoria naquela instância.

Voltando ao exemplo das cores {vermelho, verde, azul}, o one-hot encoding criaria três colunas distintas – digamos, cor_vermelho, cor_verde e cor_azul. Se um registro tem valor “verde” nessa variável, então cor_verde = 1 e nas outras duas colunas seria 0. Assim, cada exemplo é representado por um vetor binário indicando qual categoria está presente.

A grande vantagem do One-Hot Encoding é não introduzir nenhuma ordenação artificial. Cada categoria é tratada de forma independente, como uma dimensão própria, evitando que o modelo interprete alguma hierarquia entre elas. Desse modo, resolvemos o problema mencionado no Label Encoding: no one-hot, azul, verde e vermelho serão codificados em colunas separadas, e o modelo “entende” que são apenas categorias diferentes, sem relação de maior ou menor entre si.

Essa técnica é muito eficaz para variáveis nominais (categorias sem ordem inerente), garantindo que o algoritmo não assuma ordens inexistentes.

Diferenças Entre as Duas Técnicas

Apesar de ambas as técnicas servirem para converter variáveis categóricas em numéricas, Label Encoding e One-Hot Encoding apresentam diferenças claras em sua representação e implicações.

Representação dos dados: O Label Encoding produz uma única coluna numérica para a variável categórica, enquanto o One-Hot Encoding produz várias colunas binárias – uma para cada categoria única. Ou seja, Label Encoding mantém o número de atributos igual ao de variáveis categóricas originais e One-Hot Encoding aumenta o total de atributos adicionando novos campos.

Ordinalidade dos valores: O Label Encoding atribui números que, mesmo que arbitrários, implicam uma ordem (ordinalidade) ao padrão matemático de muitos algoritmos. Já o One-Hot Encoding gera colunas binárias sem nenhuma ordem implícita, colocando cada categoria em um espaço vetorial independente (ortogonal). Em outras palavras, no Label Encoding as categorias ficam dispostas numa escala (por ex.: 0,1,2,…), enquanto no One-Hot Encoding cada categoria é apenas um indicador separado (0/1) sem relação de magnitude com as demais.

Dimensionalidade: O Label Encoding é mais econômico em termos de dimensionalidade, pois não altera significativamente o tamanho do vetor de atributos – uma coluna categórica vira uma coluna numérica. Já o One-Hot Encoding tende a aumentar a dimensionalidade do conjunto de dados, especialmente se a variável possui muitas categorias distintas. Cada nova categoria adiciona uma coluna extra, o que pode levar a dezenas ou até centenas de novas colunas, tornando os dados mais dispersos (esparsos) e potencialmente aumentando o custo computacional.

Interpretação pelo algoritmo: Devido às diferenças acima, certos algoritmos reagem de forma distinta a cada codificação. Algoritmos que não assumem relações lineares nos valores, como árvores de decisão e florestas aleatórias, podem lidar razoavelmente bem com Label Encoding, já que conseguem separar as categorias por divisões de decisão sem se importar com a ordem numérica dos rótulos. Por outro lado, algoritmos que atribuem peso direto às features (como regressão linear, regressão logística ou redes neurais densas) podem ser enviesados pelos valores inteiros do Label Encoding – por exemplo, podem dar mais importância a uma categoria só porque foi codificada com valor 3 em vez de 1. Nesses casos, o One-Hot Encoding é preferível para garantir que cada categoria contribua de forma independente, sem sugerir magnitudes diferentes.

A codificação por rótulos e a codificação one-hot diferem em como transformam a informação categórica (uma coluna numérica com possíveis ordens versus múltiplas colunas binárias independentes). Essa distinção impacta a maneira que o modelo enxerga as categorias: ou como valores ordenáveis (no Label Encoding) ou como atributos distintos sem relação de ordem (no One-Hot Encoding). Saber dessas diferenças ajuda a escolher a técnica adequada conforme o problema.

Quando Usar Cada Uma?

A decisão entre usar Label Encoding ou One-Hot Encoding depende principalmente de duas coisas: (1) a natureza das categorias (se há ou não uma ordem lógica entre elas) e (2) a quantidade de categorias distintas em cada variável, além do tipo de algoritmo que será aplicado. Em termos gerais, podemos orientar da seguinte forma:

Use One-Hot Encoding quando a variável categórica não possui ordem intrínseca (isto é, é nominal) e o número de categorias distintas é pequeno ou administrável. Nessa situação, o one-hot preserva a neutralidade entre categorias (nenhuma é “maior” que a outra) e o aumento de dimensionalidade é controlável. Por exemplo, para uma coluna “Região” com valores {Norte, Sul, Leste, Oeste}, que não têm hierarquia, o one-hot é apropriado e resultará em quatro colunas binárias (uma para cada região). Assim, evitamos qualquer suposição de que Oeste > Leste, etc., e como são apenas quatro categorias, o impacto em termos de novas features é manejável.

Use Label Encoding quando a variável categórica possui uma ordem natural (ordinal) ou quando ela tem muitas categorias únicas (alta cardinalidade) a ponto de um one-hot se tornar impraticável. No caso de dados ordinais, o Label Encoding preserva a informação de hierarquia. Por exemplo, considere um atributo “Nível de Escolaridade” com categorias Ensino Médio, Bacharelado, Mestrado e PhD. Essas categorias têm uma progressão evidente de menor para maior grau acadêmico, e ao codificá-las como 0, 1, 2, 3 respectivamente, estamos capturando essa ordem corretamente – o modelo entenderá que valores mais altos correspondem a maior escolaridade. Já no caso de variáveis com altíssima diversidade de categorias (por exemplo, um ID de produto ou código postal), usar one-hot encoding geraria um número enorme de colunas esparsas. Nessa situação, pode-se optar por Label Encoding apenas como forma de compactar a representação, tomando o cuidado de usar modelos adequados (como árvores) ou técnicas que atenuem a interpretação ordinal errônea.

Além desses pontos, leve em conta o algoritmo de modelagem escolhido. Como mencionado, modelos lineares ou baseados em distância geralmente exigem One-Hot Encoding para variáveis categóricas nominais, já que interpretariam códigos numéricos como quantidades. Modelos baseados em árvore ou certas técnicas de boosting podem tolerar melhor um Label Encoding mesmo em variáveis nominais, pois eles não calculam médias ou coeficientes lineares sobre os valores – eles apenas particionam os dados por igualdade/intervalos e podem separar as categorias sem presumir uma ordem. Em qualquer caso, se optar por Label Encoding em variável não ordinal, monitore o desempenho e consistência do modelo, pois existe o risco de introduzir vieses de ordem inexistentes.

O efeito de cada escolha é demonstrado na prática nos cursos da Formação Cientista de Dados aqui na DSA.

Limitações e Desafios de Cada Abordagem

Limitações do Label Encoding

A principal limitação do Label Encoding é justamente o risco de introduzir ordens ou relações numéricas artificiais em dados que não são ordenados. Se uma categoria for codificada como 5 e outra como 1, algoritmos podem inferir que a primeira tem valor maior que a segunda – mesmo que esses números sejam apenas identificadores arbitrários. Isso pode levar a interpretações equivocadas pelo modelo, afetando negativamente as previsões.

Por exemplo, ao prever satisfação de clientes, suponha uma variável Tipo de Produto com categorias Econômico, Standard e Premium. Se codificarmos essas categorias como 0, 1, 2, um modelo linear poderia erradamente inferir que Premium (2) tem duas vezes a influência de Econômico (0), ou que é “maior” que Standard (1) numa escala, o que não foi intencionado. Outra limitação ocorre quando há muitas categorias únicas (alta cardinalidade). O Label Encoding continuará representando-as com números diferentes, mas esses números não conferem ao modelo nenhuma informação de similaridade ou diferença substantiva entre categorias, além de ocupar o mesmo espaço de uma variável contínua.

Em situações de categorias muito variadas (por exemplo, milhares de códigos de item), o modelo pode não conseguir extrair nenhuma tendência útil apenas dos códigos numéricos e, pior, se for um modelo que considera distâncias ou pesos lineares, poderá atribuir importância indevida a códigos maiores ou menores. Nesses casos, técnicas alternativas como target encoding, embeddings ou redução de dimensionalidade podem ser mais eficazes, mas fogem do escopo deste artigo.

Por fim, o Label Encoding não expande dimensões, mas também não expressa relações de similaridade entre categorias. Se duas categorias diferentes tiverem comportamentos parecidos no problema, o modelo linear não captará isso apenas pelo fato de serem codificadas com números distintos. A codificação de rótulos deve ser usada com cuidado e preferência somente quando há garantia de ordinalidade ou em conjunto com modelos que lidam internamente com variáveis categóricas de forma apropriada.

Limitações do One-Hot Encoding

Apesar de evitar a falsa hierarquia, o One-Hot Encoding traz seus próprios desafios. O primeiro é a “maldição da dimensionalidade”, quando uma variável tem muitas categorias exclusivas, o one-hot cria uma coluna para cada uma, podendo gerar uma explosão no número de features. Isso torna o conjunto de dados muito disperso (esparso) – a maioria das colunas terá valor 0 (zero) para um dado exemplo – e aumenta o custo computacional para armazenar e processar esses dados. Em cenários extremos, como codificar IDs únicos de clientes ou palavras únicas em um corpus de texto, o número de colunas pode ser tão alto que prejudica o treinamento do modelo em termos de tempo e memória. Modelos também podem ter dificuldade para generalizar em espaços de alta dimensão com muitos zeros.

Outra limitação clássica do One-Hot Encoding é o chamado “Dummy Variable Trap” (armadilha das variáveis dummy). Isso ocorre porque as colunas resultantes do one-hot não são totalmente independentes entre si: se você souber os valores de todas menos uma das dummies, consegue inferir o valor da categoria faltante. Por exemplo, se temos três colunas dummy de cor e encontramos cor_verde=0, cor_azul=0, automaticamente sabemos que cor_vermelho=1 se aquela observação tem alguma dessas cores. Essa dependência perfeita pode levar a multicolinearidade entre as variáveis independentes – um problema em algoritmos como regressão linear e logística, onde colinearidade atrapalha a estimação correta dos coeficientes. A solução comum é simplesmente remover uma das colunas dummy (por exemplo, deixar apenas cor_verde e cor_azul, tratando vermelho como categoria base implícita). Dessa forma elimina-se a redundância, mas é algo que o Cientista de Dados deve lembrar de fazer ao utilizar One-Hot Encoding para evitar problemas de colinearidade. Além disso, o One-Hot Encoding sofre com a questão de categorias não vistas (unseen categories) quando aplicado a novos dados. Se durante o treinamento seu conjunto de dados não continha determinada categoria e ela surge em um dado novo, o modelo não terá uma coluna dedicada a ela (no esquema one-hot original) e não saberá representá-la corretamente.

Por exemplo, um sistema de previsão de vendas treinado com dados de lojas em 10 estados terá 10 colunas dummy (uma por estado). Se um novo dado vier de um 11º estado não observado antes, será necessário ajustar o encoding (ou tratar esse estado como “outro”) para que o modelo consiga lidar com ele. Esse desafio também existe para o Label Encoding (um novo rótulo não visto não terá um número atribuído), mas no one-hot o impacto costuma ser maior por envolver a estrutura de features do modelo. É importante prever essa situação, usando estratégias como agrupar categorias raras em uma única categoria “Outros” antes de codificar, ou técnicas mais avançadas como codificação com representação densa que permitam lidar com categorias novas.

One-Hot Encoding é poderoso para representar categorias nominais sem viés de ordenação, porém não escala bem para um grande número de categorias e pode introduzir redundâncias e esparsidade. É recomendável monitorar o impacto no desempenho e considerar técnicas de mitigação (como redução de dimensionalidade, feature hashing ou uso de embeddings) quando o número de categorias for muito elevado.

Exemplos de Aplicação no Contexto de Negócios

Para ilustrar quando e como usar cada técnica, vejamos alguns cenários de negócios e como o Label Encoding ou One-Hot Encoding podem ser aplicados.

Classificação de nível de serviço: Imagine uma operadora de telecom com planos Básico, Intermediário e Premium. Essa categorização possui claramente uma ordem de menor para maior nível. Em um modelo de churn (saída de clientes), faz sentido usar Label Encoding para representar o plano do cliente (por exemplo, Básico=0, Intermediário=1, Premium=2), preservando a informação de que Premium é um nível superior a Básico. O modelo poderá interpretar essa hierarquia – por exemplo, que clientes em planos superiores talvez tenham menor propensão a churn. Aqui o Label Encoding explora a ordinalidade inerente do dado de negócio.

Análise de preferências de clientes: Considere um e-commerce que registra a categoria de produto preferida de cada usuário (por exemplo: Eletrônicos, Vestuário, Alimentos, Móveis). Essas categorias não têm uma ordem natural – são apenas tipos diferentes de produtos. Ao construir um sistema de recomendação ou segmentação de marketing, é adequado usar One-Hot Encoding para essas preferências. Assim, cada categoria de produto se torna uma feature binária (preferência_eletrônicos, preferência_vestuário, etc.), e o modelo de recomendação pode entender cada preferência de forma independente, sem assumir nenhuma prioridade entre elas. Isso permite capturar, por exemplo, que um cliente pode ter 1 em múltiplas categorias se tiver preferências variadas (caso de múltiplas colunas one-hot ativadas para um mesmo cliente, se o modelo permitir múltiplas preferências). A representação one-hot facilita a combinação de preferências em análises de similaridade entre clientes, por exemplo.

Previsão de risco de crédito: Em um banco, ao avaliar risco de um cliente, pode haver uma variável categórica para o estado civil (solteiro, casado, divorciado, viúvo). Essas categorias não possuem ordem lógica (não se pode dizer que “casado” > “solteiro”, por exemplo). Portanto, para treinar um modelo de classificação de risco (digamos, concessão de empréstimo), a estratégia apropriada seria one-hot encoding dessa variável. Cada estado civil vira um atributo distinto com 0/1, garantindo que o algoritmo não atribua um peso indevido a, digamos, viúvo por ter um código numericamente maior que solteiro. O modelo avaliará separadamente os efeitos de cada estado civil nas probabilidades de inadimplência, sem hierarquizá-los. Adicionalmente, como o número de estados civis é pequeno, o custo de dimensionalidade extra é mínimo.

Modelagem de categoria de produto com alta cardinalidade: Considere uma empresa de varejo on-line com milhares de categorias de produto (por exemplo, categorias muito granulares no catálogo). Se quisermos incluir a categoria do produto como variável em um modelo de recomendação ou de precificação, aplicar one-hot encoding direto seria inviável, pois geraria milhares de colunas esparsas. Nesse caso, poderíamos optar por Label Encoding os códigos de categoria apenas para representar essa informação de forma compacta, usando em conjunto um modelo robusto a essa codificação (como um algoritmo de árvore de decisão em gradient boosting). Por exemplo, cada produto recebe um código numérico exclusivo via Label Encoding. O modelo de árvore não presumirá que uma categoria de código 5000 é “maior” que uma de código 100; ele poderá separar as categorias relevantes por divisões no código sem supor linearidade. Embora não capture nenhuma semelhança entre categorias, essa abordagem permite incluir a informação categórica sem explodir a dimensionalidade. Alternativamente, a empresa poderia recorrer a técnicas mais avançadas (como embeddings aprendidos via redes neurais) para representar essas categorias de alta cardinalidade em um espaço de menor dimensão, mas isso extrapola as técnicas básicas de Label vs One-Hot.

Conclusão

Label Encoding e One-Hot Encoding são técnicas fundamentais para pré-processamento de variáveis categóricas em projetos de Machine Learning. Cada técnica possui seu propósito: o Label Encoding brilha em casos de categorias ordenadas ou quando precisamos reduzir dimensionalidade, ao passo que o One-Hot Encoding é preferido para categorias não ordenadas, fornecendo uma representação limpa que não induz relações inexistentes.

Não existe uma abordagem universalmente superior – a escolha depende do contexto dos dados e do algoritmo de aprendizado utilizado. Ao trabalhar com essas técnicas, tenha sempre em mente as limitações: cuidado com ordens espúrias introduzidas pelo Label Encoding e com a explosão de dimensionalidade e multicolinearidade do One-Hot Encoding. Mitigue esses problemas aplicando as melhores práticas discutidas (como eliminar dummies redundantes ou considerar alternativas quando o número de categorias é muito grande).

Em contextos de negócios, compreender quando usar cada método garante que modelos de Machine Learning tratem corretamente informações como segmentação de clientes, categorias de produtos, níveis de serviço e outras variáveis categóricas, extraindo valor desses dados sem distorções. Com uma codificação adequada, os modelos poderão aprender padrões de forma mais fiel à realidade, contribuindo para soluções preditivas mais assertivas e confiáveis.

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Equipe DSA