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python - 如何在 Python 中进行一次热编码？

coder 2023-05-20 原文

我有一个包含 80% 分类变量的机器学习分类问题。如果我想使用某个分类器进行分类，我必须使用一种热编码吗？我可以在没有编码的情况下将数据传递给分类器吗？

我正在尝试执行以下功能选择:

  1. 我读了火车文件:

    num_rows_to_read = 10000
train_small = pd.read_csv("../../dataset/train.csv",   nrows=num_rows_to_read)

  2. 我将分类特征的类型更改为“类别”:

    non_categorial_features = ['orig_destination_distance',
                          'srch_adults_cnt',
                          'srch_children_cnt',
                          'srch_rm_cnt',
                          'cnt']

for categorical_feature in list(train_small.columns):
    if categorical_feature not in non_categorial_features:
        train_small[categorical_feature] = train_small[categorical_feature].astype('category')

  3. 我使用一种热编码:

    train_small_with_dummies = pd.get_dummies(train_small, sparse=True)

问题是第三部分经常卡住，虽然我用的是强机。

因此，如果没有一个热编码，我就无法进行任何特征选择，以确定特征的重要性。

你有什么推荐的？

最佳答案

方法一:可以使用 pandas 的 pd.get_dummies .

示例 1:

import pandas as pd
s = pd.Series(list('abca'))
pd.get_dummies(s)
Out[]: 
     a    b    c
0  1.0  0.0  0.0
1  0.0  1.0  0.0
2  0.0  0.0  1.0
3  1.0  0.0  0.0

示例 2:

以下内容会将给定的列转换为热列。使用前缀有多个假人。

import pandas as pd
        
df = pd.DataFrame({
          'A':['a','b','a'],
          'B':['b','a','c']
        })
df
Out[]: 
   A  B
0  a  b
1  b  a
2  a  c

# Get one hot encoding of columns B
one_hot = pd.get_dummies(df['B'])
# Drop column B as it is now encoded
df = df.drop('B',axis = 1)
# Join the encoded df
df = df.join(one_hot)
df  
Out[]: 
       A  a  b  c
    0  a  0  1  0
    1  b  1  0  0
    2  a  0  0  1

方法 2:使用 Scikit-learn

使用 OneHotEncoder具有能够fit 一些训练数据然后transform 使用相同实例的一些其他数据的优势。我们还有 handle_unknown 来进一步控制编码器如何处理 unseen 数据。

给定一个包含三个特征和四个样本的数据集，我们让编码器找到每个特征的最大值并将数据转换为二进制 one-hot 编码。

>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
>>> enc = OneHotEncoder()
>>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])   
OneHotEncoder(categorical_features='all', dtype=<class 'numpy.float64'>,
   handle_unknown='error', n_values='auto', sparse=True)
>>> enc.n_values_
array([2, 3, 4])
>>> enc.feature_indices_
array([0, 2, 5, 9], dtype=int32)
>>> enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

此示例的链接如下:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.html

关于python - 如何在 Python 中进行一次热编码？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37292872/

中进何在code39OneHotEncoderpythonpandasmachine-learningone-hot-encoding

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