Anwendung der Kodierung kategorialer Variablen beim maschinellen Lernen

Die Kodierung kategorialer Variablen ist ein wichtiger Vorverarbeitungsschritt beim maschinellen Lernen, der verwendet wird, um kategoriale Variablen in ein Format umzuwandeln, das von Algorithmen des maschinellen Lernens verstanden und verarbeitet werden kann. Eine kategoriale Variable, auch kategoriale Variable oder diskrete Variable genannt, bezieht sich auf eine Variable, die eine begrenzte Anzahl möglicher Werte aufweist. Zu den häufig verwendeten Kodierungstechniken für kategoriale Variablen gehören One-Hot-Kodierung, Label-Kodierung und Binärkodierung. Durch diese Kodierungstechniken können wir kategoriale Variablen in numerische Variablen umwandeln, sodass Algorithmen für maschinelles Lernen diese Variablen besser verarbeiten und analysieren können.

1. Das Konzept der kategorialen Variablen

Eine kategoriale Variable ist eine Variable mit einer begrenzten Anzahl diskreter Werte, die zur Darstellung verschiedener Kategorien oder Typen verwendet wird. Beispielsweise ist das Geschlecht eine kategoriale Variable und kann in „männlich“ und „weiblich“ unterteilt werden; die Farbe ist ebenfalls eine kategoriale Variable und kann in „rot“, „blau“ oder „grün“ usw. unterteilt werden. Es besteht keine numerische Beziehung zwischen diesen Werten, sie werden jedoch zur Unterscheidung verschiedener Kategorien verwendet. Kategoriale Variablen spielen eine wichtige Rolle in der Statistik und Datenanalyse und können zur Durchführung verschiedener statistischer Analysen und Schlussfolgerungen verwendet werden.

Damit Algorithmen beim maschinellen Lernen kategoriale Variablen verarbeiten und analysieren können, müssen diese normalerweise in numerische Form umgewandelt werden. Eine direkte Konvertierung kann jedoch dazu führen, dass Informationen verloren gehen oder falsch interpretiert werden. Daher müssen wir Codierungstechniken einsetzen, um kategoriale Variablen in geeignete numerische Formate umzuwandeln, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten sicherzustellen.

2. Häufig verwendete Kodierungstechniken

1. One-Hot-Kodierung ist eine Kodierungstechnologie, die kategoriale Variablen in binäre Vektoren umwandelt. Jede Kategorie entspricht einem Element, von dem nur ein Element 1 ist, was die aktuelle Kategorie angibt, und die übrigen Elemente 0 sind. Wenn Sie beispielsweise eine kategoriale Variable mit drei Kategorien (A, B und C) haben, sieht die One-Hot-Codierung wie folgt aus:

A->[1,0,0]

B->[ 0 ,1,0]

C->[0,0,1]

One-Hot-Codierung ist einfach zu verstehen und leicht zu implementieren, erfordert jedoch viel Speicherplatz und ist bei der Verarbeitung großer Datenmengen weniger effizient.

2. Label-Codierung

Label-Codierung ist eine Methode zum Konvertieren kategorialer Variablen in ganzzahlige Labels, die häufig in der Feature-Engineering-Phase von Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet wird. Sein Vorteil besteht darin, dass Kategorienamen in numerische Beschriftungen umgewandelt werden können, was es Algorithmen erleichtert, die Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Durch die Etikettenkodierung können wir verschiedene Kategorien eindeutigen Ganzzahlwerten zuordnen, was die Darstellung und Berechnung von Daten vereinfacht. Gleichzeitig kann die Etikettencodierung auch die Dimension des Merkmalsraums reduzieren und die Effizienz des Algorithmus verbessern. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Etikettenkodierung ein nützliches Werkzeug ist, das uns helfen kann, besser mit kategorialen Daten umzugehen.

In der Scikit-Learn-Bibliothek von Python kann die Etikettenkodierung über die LabelEncoder-Klasse implementiert werden. Diese Klasse konvertiert die Namen der Eingabekategorien in ganzzahlige Beschriftungen und gibt ein Label-Encoder-Objekt zurück. Dieses Objekt kann dann verwendet werden, um Kategorienamen in den Eingabedaten in entsprechende Ganzzahlbezeichnungen umzuwandeln.

3. Ordinale Kodierung

Ordinale Kodierung ist eine Methode zum Konvertieren kategorialer Variablen in geordnete ganze Zahlen. Bei diesem Ansatz wird davon ausgegangen, dass zwischen Kategorien eine gewisse sequentielle Beziehung besteht und dass kleinere Ganzzahlen niedrigere Kategorieebenen darstellen. Angenommen, wir haben eine kategoriale Variable mit drei Kategorien (niedrig, mittel und hoch), würde die ordinale Codierung wie folgt aussehen:

niedrig->1

mittel->2

hoch->3

Der Vorteil der Ordinalkodierung besteht darin, dass sie die sequentielle Beziehung zwischen Kategorien beibehalten kann und Speicherplatz spart als die One-Hot-Kodierung. Es geht jedoch von einer sequentiellen Beziehung zwischen den Kategorien aus, die möglicherweise nicht in allen Fällen zutrifft.

Die oben genannten sind drei häufig verwendete Codierungstechniken für kategoriale Variablen. In praktischen Anwendungen hängt die Wahl der Kodierungstechnik vom spezifischen Datentyp, der Verteilung und den Modellanforderungen ab. One-Hot-Codierung eignet sich für Situationen, in denen kategoriale Variablen wenige Werte haben, während Label-Codierung für geordnete kategoriale Variablen geeignet ist. Wenn die kategoriale Variable viele Werte hat, führt die Verwendung der One-Hot-Codierung zu einer Dimensionsexplosion. In diesem Fall können Sie die Verwendung einer Label- oder Ordinalcodierung in Betracht ziehen. Der Hauptbedarf besteht darin, dass verschiedene Modelle des maschinellen Lernens unterschiedliche Anforderungen an die Codierungstechnologie stellen. Beispielsweise sind Baummodelle häufig in der Lage, rohe kategoriale Variablen zu verarbeiten, lineare Modelle erfordern jedoch häufig eine Kodierung.

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