Python의 분류자에 대해 하나의 핫 인코딩을 건너뛸 수 있습니까?

Python의 원 핫 인코딩: 접근 방식 및 권장 사항

원 핫 인코딩은 범주형 변수를 이진 벡터로 표현하는 데 사용되는 기술입니다. 이 변환은 수치 입력 데이터가 필요한 기계 학습 모델에 필요합니다. 하나의 핫 인코딩이 일반적인 관행이지만 항상 필수는 아닙니다.

하나의 핫 인코딩 없이 데이터를 분류자에 전달할 수 있습니까?

예, 경우에 따라 하나의 핫 인코딩 없이 분류자에 데이터를 전달할 수 있습니다. 분류자가 범주형 변수를 직접 지원하는 경우 인코딩 단계를 건너뛸 수 있습니다. 그러나 대부분의 분류자는 숫자 입력 데이터를 기대하므로 원 핫 인코딩이 중요합니다.

원 핫 인코딩 접근 방식

Python에서 원 핫 인코딩을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

접근법 1: Pandas' pd.get_dummies

• 장점: 사용하기 쉽고, 열이나 계열을 더미로 변환합니다.
• 예:

import pandas as pd
s = pd.Series(list('abca'))
pd.get_dummies(s)

접근 방법 2: Scikit-learn

• 장점: 하나의 핫 인코딩에 대한 전용 클래스를 제공하며, 다양한 옵션을 지원합니다.
• 예:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])
enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()

권장 접근 방식

특성 선택 작업의 경우 특성 중요도 분석을 수행할 때까지 범주형 특성을 원래 형식으로 유지하는 것이 좋습니다. 하나의 핫 인코딩은 불필요한 추가 기능을 도입하여 잠재적으로 분석을 복잡하게 만들 수 있습니다.

중요한 기능을 결정한 후에는 분류 작업에 하나의 핫 인코딩을 고려하여 입력 데이터가 분류기 요구 사항과 일치하는지 확인할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 초기 데이터 조작 단계에서 계산 오버헤드 없이 효과적인 기능을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 Python의 분류자에 대해 하나의 핫 인코딩을 건너뛸 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!