機械学習のために Python でワンホット エンコーディングを実行する方法: テクニックと最適化のガイド?

Python でワンホット エンコーディングを実行する方法

ワンホット エンコーディングは、カテゴリ変数をバイナリ ベクトルに変換するために使用される手法です。多くの分類器は数値特徴を必要とするため、これは機械学習の分類問題で必要になることがよくあります。

状況に対する推奨事項

あなたの場合、データのパーセンテージが高いため、カテゴリカル変数の場合は、ワンホット エンコーディングを使用することをお勧めします。エンコードしないと、分類子はさまざまなカテゴリ間の関係を理解できない可能性があります。

ワンホット エンコーディングに Pandas を使用する

1 つのアプローチは、pd を使用することです。 Pandas ライブラリの .get_dummies() メソッド。このメソッドは、カテゴリ変数を個別のダミー変数に変換します。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'cat_feature': ['a', 'b', 'a']
})

encoded_data = pd.get_dummies(data['cat_feature'])

ワンホット エンコーディングに Scikit-Learn を使用する

もう 1 つのオプションは、Scikit の OneHotEncoder クラスを使用することです。 -学ぶ。このクラスは、エンコード プロセスをより詳細に制御できます。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded_data = encoder.fit_transform(data[['cat_feature']])

エンコードの問題のトラブルシューティング

エンコード プロセス中にパフォーマンスの問題が発生した場合は、次の手順を試してください。 :

• カテゴリの数を減らす: カテゴリ変数に多数の一意のカテゴリがある場合、多数のダミー変数が作成されます。類似のカテゴリを組み合わせるか、階層エンコーディングを使用することを検討してください。
• スパース エンコーディングを使用する: スパース エンコーディングはスパース行列を作成します。これにより、メモリが節約され、大規模なデータセットのパフォーマンスが向上します。 pd.get_dummies() で sparse=True を設定するか、Scikit-learn の SparseRepresentation クラスを使用します。
• コードを最適化します: ベクトル化された演算を使用して効率を向上させます。パフォーマンス重視の操作には、numpy またはその他の最適化されたライブラリの使用を検討してください。

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