Scikit-Learn을 사용하여 Pandas DataFrame의 여러 열에 효율적으로 레이블 인코딩을 수행하려면 어떻게 해야 합니까?

Scikit-Learn의 여러 열에 걸친 레이블 인코딩

문자열 레이블이 포함된 pandas DataFrame으로 작업할 때 이러한 레이블을 변환해야 합니다. 모델링 목적을 위해 숫자 값으로 변환됩니다. 이 프로세스를 레이블 인코딩이라고 합니다. Scikit-learn의 LabelEncoder는 이 작업을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 그러나 많은 수의 열을 처리할 때 각 열에 대해 별도의 LabelEncoder 개체를 만드는 것은 비현실적입니다.

이 제한을 극복하려면 단일 LabelEncoder 인스턴스를 적용하여 모든 열을 동시에 인코딩하는 것을 고려해 보세요. 이는 apply() 메서드를 사용하여 DataFrame을 반복하고 각 열에서 LabelEncoder의 fit_transform() 메서드를 호출하여 수행할 수 있습니다. 이 우아한 솔루션은 모든 문자열 레이블을 숫자 값으로 효율적으로 변환합니다.

그러나 Scikit-Learn 버전 0.20 이상에서는 문자열 입력을 지원하고 이 작업을 처리할 수 있으므로 대신 OneHotEncoder를 사용하는 것이 좋습니다. 보다 강력한 솔루션을 제공합니다.

inverse_transform, 변환 및 열별 유지와 관련된 고급 인코딩 시나리오의 경우 LabelEncoders의 경우 각 열마다 하나씩 LabelEncoders 사전을 유지 관리하려면 defaultdict를 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 인코딩 및 디코딩 작업에 대한 제어 및 유연성이 향상됩니다.

또는 Neuraxle의 FlattenForEach 단계를 활용하면 DataFrame을 평면화하고 LabelEncoder를 평면화된 데이터에 적용하여 또 다른 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 이 방법은 여러 열에 걸쳐 레이블 인코딩을 위한 간소화된 솔루션을 제공합니다.

궁극적으로 기술 선택은 특정 데이터 요구 사항과 인코딩 프로세스에 대한 원하는 제어 수준에 따라 달라집니다.

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