Применение One Hot Encoding к переменной, представленной числом с плавающей точкой в обучающей выборке, может вызвать следующие проблемы: 1. One Hot Encoding нельзя применять к числам с плавающей точкой. One Hot Encoding является методом кодирования категориальных переменных, то есть переменных с ограниченным набором возможных значений. Если переменная представлена числом с плавающей точкой, то она не является категориальной и One Hot Encoding не применим. 2. В тестовой выборке могут быть новые значения категорий, которых не было в тренировочной выборке. One Hot Encoding, как правило, используется для кодирования категориальных переменных, которые уже встречались в тренировочной выборке. Если в тестовой выборке появятся новые значения категорий, то размеры кодирующих векторов для этих значений могут отличаться от размеров кодирующих векторов в тренировочной выборке. Это может вызвать проблемы при применении обученной модели к новым данным. 3. Распределение данных по частотам в тестовой выборке может отличаться от тренировочной, а также в тестовой выборке могут быть новые значения категорий, которых не было в тренировочной выборке. One Hot Encoding основывается на распределении частот появления категорий в тренировочной выборке. Если в тестовой выборке частоты появления категорий отличаются от тренировочной, это может привести к искажению результатов или снижению точности модели. Также, если в тестовой выборке появятся новые значения категорий, размеры кодирующих векторов для этих значений могут отличаться от размеров кодирующих векторов в тренировочной выборке, как уже упоминалось ранее. 4. Это не должно вызвать никаких проблем. Этот ответ неверный, так как One Hot Encoding не может быть применен к числам с плавающей точкой, как уже было упомянуто ранее. Таким образом, верными ответами на данную задачу являются: - В тестовой выборке могут быть новые значения категорий, которых не было в тренировочной выборке - Распределение данных по частотам в тестовой выборке может отличаться от тренировочной, а также в тестовой выборке могут быть новые значения категорий, которых не было в тренировочной выборке.