Dummy variable veya One-Hot Encoding, veri madenciliği, makine öğrenimi ve istatistiksel analizlerde kullanılan bir veri dönüşüm yöntemidir. Bu yöntem, kategorik verileri sayısal verilere dönüştürmeye yardımcı olur. Özellikle regresyon analizi, sınıflandırma algoritmaları ve yapay sinir ağları gibi birçok veri analitiği ve makine öğrenimi tekniğinde kullanılır.

Dummy variable yöntemi şu adımları içerir:

1. Kategorik Değişken Seçimi: İlk adım, dönüştürmek istediğiniz kategorik değişkenleri seçmektir. Kategorik değişkenler, sınırlı bir dizi farklı kategoriye sahip olan değişkenlerdir. Örnek olarak, "renk" değişkeni (kırmızı, mavi, yeşil gibi) bir kategorik değişken olabilir.

2. Dummy Variables Oluşturma: Her kategorik değişken için bir veya daha fazla dummy variable (sentez değişkeni) oluşturulur. Bir kategorik değişkenin n farklı kategorisi varsa, n-1 adet dummy variable oluşturulur. Bu, çoklu bağlantı (multicollinearity) sorununu önlemeye yardımcı olur. Örneğin, "renk" değişkeni için iki dummy variable ("kırmızı" ve "mavi") oluşturulabilir.

3. Dönüşüm: Dummy variable'lar, asıl veri setine eklenir ve her bir gözleme ait olan kategoriye göre 1 veya 0 değeri alırlar. Örneğin, bir nesnenin kırmızı renkte olduğunu gösteren dummy variable, kırmızı bir nesne için 1 ve diğer renkler için 0 değerini alır.

4. Kullanma: Dummy variable'lar, modelleme işlemi sırasında kullanılabilir. Regresyon analizi veya sınıflandırma algoritmaları gibi tekniklerde, dummy variable'lar kategorik verilerin sayısal verilere dönüştürülmesini sağlar.

Dummy variable yöntemi, kategorik verilerin analiz edilebilir hale getirilmesinde önemlidir çünkü birçok istatistiksel model ve algoritma, sayısal verilerle daha iyi çalışır. Bu nedenle, veri madenciliği ve makine öğrenimi projelerinde yaygın bir şekilde kullanılır.