Was ist eine heiße Kodierung und wie man es in Python implementiert?

maschinelles Lernen stößt häufig auf die Herausforderung, kategoriale Variablen (wie Farben, Produkttypen oder Standorte) aufgrund der Präferenz der Algorithmen für die numerische Eingabe zu bearbeiten. One-Hot-Codierung bietet eine robuste Lösung.

One-Hot-Codierung verwandelt kategoriale Daten in numerische Vektoren. Jede eindeutige Kategorie erhält eine eigene binäre Spalte; A '1' bedeutet seine Anwesenheit und '0' seine Abwesenheit. In diesem Artikel wird die One-Hot-Codierung, seine Vorteile und die praktische Python-Implementierung unter Verwendung von Pandas und Scikit-Learn untersucht. Interessiert an einem strukturierten Lehrplan für maschinelles Lernen? Entdecken Sie diese Grundlagen mit vier Gänge maschinellem Lernen mit Python-Track.

Einhot-Codierung

verstehen

One-Hot-Codierung konvertiert kategoriale Variablen in ein maschinenlernfreundliches Format, wodurch die Genauigkeit der Vorhersage gesteigert wird. Es erstellt neue binäre Spalten für jede eindeutige Kategorie innerhalb einer Funktion. Ein '1' oder '0' zeigt die Anwesenheit oder Abwesenheit der Kategorie an.

Betrachten Sie einen Datensatz mit einer Farbfunktion (rot, grün, blau). One-Hot-Codierung transformiert es wie folgt:

Die ursprüngliche "Farbe" -Säule wird durch drei binäre Spalten ersetzt, eine für jede Farbe. A '1' zeigt die Präsenz der Farbe in dieser Reihe.

Vorteile der One-Hot-Codierung

Einhot-Codierung ist bei der Datenvorverarbeitung von entscheidender Bedeutung, da es:

• Verbessert die Kompatibilität für maschinelles Lernen: verwandelt kategoriale Daten in ein Format, das von maschinellen Lernmodellen leicht verstanden und verwendet wird. Jede Kategorie wird unabhängig behandelt und verhindert falsche Beziehungen.
• vermeidet Ordinalitätsprobleme: Im Gegensatz zur Beschriftungscodierung (Zuweisen von Zahlen zu Kategorien) verhindert das Einhot-Codieren, dass das Modell eine Bestellung oder Ranking falsch interpretiert, in der keine existiert. Etikettencodierung, die rot, 2 zu rot, grün und blau zuweisen, könnte fälschlicherweise grün & gt vorschlagen; Rot. Eine HOT-Codierung vermeidet dies. Etikettencodierung ist geeignet für inhärent ordinale Daten (z. B. Bildungsniveaus: High School, Bachelor, Master, PhD).

Implementierung von One-Hot-Codierung in Python

pandas und scikit-larn vereinfachen Sie die One-Hot-Codierung in Python.

pandas get_dummies(): Eine einfache Methode zur einfachen Codierung.

import pandas as pd

data = {'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red']}
df = pd.DataFrame(data)
df_encoded = pd.get_dummies(df, dtype=int)
print(df_encoded)

scikit-larns OneHotEncoder: bietet mehr Kontrolle, insbesondere für komplexe Szenarien.

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np

enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X = [['Red'], ['Green'], ['Blue']]
enc.fit(X)
result = enc.transform([['Red']]).toarray()
print(result)

<code>[[1. 0. 0.]]</code>

Umgang mit Hochkardinalitätsfunktionen

Kategorische Merkmale der Hochkardinalität (viele eindeutige Werte) stellen eine Herausforderung ("Fluch der Dimensionalität"). Lösungen umfassen:

• Feature Hashing: Hashes -Kategorien in eine feste Anzahl von Spalten, die Dimensionalität effizient verwalten.
• Dimensionalitätsreduzierung (PCA): reduziert die Abmessungen nach einer HOT-Codierung, die wesentliche Informationen erhalten.

Best Practices

• Unbekannte Kategorien bearbeiten: scikit-larns OneHotEncoder behandelt unsichtbare Kategorien während der Modellbereitstellung mit handle_unknown='ignore'.
• Ablegen der ursprünglichen Spalte: Vermeiden Sie Multikollinearität, indem Sie die ursprüngliche kategoriale Spalte nach einer HOT-Codierung entfernen.
• OneHotEncoder vs. get_dummies(): Wählen Sie basierend auf Komplexität; Der Einfachheit halber get_dummies() für mehr Kontrolle. OneHotEncoder

Schlussfolgerung

One-Hot-Codierung ist eine wichtige Technik zur Vorbereitung kategorieller Daten für maschinelles Lernen. Es verbessert die Modellgenauigkeit und Effizienz. Python-Bibliotheken wie Pandas und Scikit-Learn bieten eine effiziente Implementierung. Denken Sie daran, Dimensionalität und unbekannte Kategorien zu berücksichtigen. Erforschen Sie diese Vorverarbeitung für maschinelles Lernen im Python -Kurs, um weiter zu lernen.

faqs

• Fehlende Werte: Einhot-Codierung verarbeitet fehlende Werte nicht direkt; adressieren Sie sie vorher.
• Eignung: ideal für nominale Daten, weniger für Ordnungsdaten.
• Große Datensätze: Eine erhöhte Dimensionalität kann die Leistung beeinflussen. Verwenden Sie Merkmal Hashing- oder Dimensionalitätsreduzierung.
• Textdaten: Worteinbettungen oder TF-IDF werden häufig gegenüber einer HOT-Codierung für Text bevorzugt.
• Auswahl von Codierungstechniken: Betrachten Sie die Natur-, Modellanforderungen und die Dimensionalitätsauswirkung der Daten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist eine heiße Kodierung und wie man es in Python implementiert?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!