Scikit-Learn を使用して Pandas DataFrame 内の複数の列を効率的にラベル エンコードするにはどうすればよいですか?

Scikit-Learn の複数列にわたるラベル エンコーディング

文字列ラベルを含む pandas DataFrame を操作する場合、これらのラベルを変換する必要がありますモデリングを目的として数値に変換します。このプロセスはラベル エンコーディングとして知られています。 Scikit-learn の LabelEncoder は、このタスクを効率的に実行できます。ただし、多数の列を扱う場合、列ごとに個別の LabelEncoder オブジェクトを作成するのは現実的ではありません。

この制限を克服するには、単一の LabelEncoder インスタンスを適用してすべての列を同時にエンコードすることを検討してください。これは、apply() メソッドを使用して DataFrame を反復処理し、各列で LabelEncoder の fit_transform() メソッドを呼び出すことで実現できます。この洗練されたソリューションは、すべての文字列ラベルを数値に効率的に変換します。

ただし、Scikit-Learn バージョン 0.20 以降では、代わりに OneHotEncoder を使用することをお勧めします。OneHotEncoder は文字列入力をサポートし、このタスクを処理できるためです。

inverse_transform、transform、および列固有の保持を含む高度なエンコード シナリオの場合LabelEncoders の場合は、列ごとに 1 つずつ、LabelEncoders の辞書を維持するために、defaultdict を使用することを検討してください。これにより、エンコードおよびデコード操作の制御と柔軟性が向上します。

あるいは、Neuraxle の FlattenForEach ステップを利用すると、DataFrame を平坦化し、LabelEncoder を平坦化されたデータに適用することで、別の効率的なアプローチが提供されます。この方法は、複数の列にわたるラベル エンコードの合理化されたソリューションを提供します。

最終的に、どの手法を選択するかは、特定のデータ要件と、エンコード プロセスに対する必要な制御レベルによって異なります。

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