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하나의 뜨거운 인코딩과 파이썬에서이를 구현하는 방법은 무엇입니까?

Lisa Kudrow원래의: 2025-03-06 11:34:09714검색

머신 러닝은 종종 수치 입력에 대한 알고리즘의 선호도로 인해 범주 형 변수 (색상, 제품 유형 또는 위치)를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 원-핫 인코딩은 강력한 솔루션을 제공합니다 한 번의 인코딩은 범주 형 데이터를 수치 벡터로 변환합니다. 각 고유 카테고리는 자체 바이너리 열을 얻습니다. '1'은 그 존재를 의미하고 '0'은 부재를 의미합니다. 이 기사는 팬더 및 Scikit-Learn을 사용한 한 가지 인코딩, 장점 및 실용적인 파이썬 구현을 탐구합니다. 구조화 된 기계 학습 커리큘럼에 관심이 있습니까? 파이썬 트랙을 사용 하여이 4 코스 머신 러닝 기본 사항을 탐색하십시오

al-hot 인코딩 이해

1- 핫 인코딩은 범주 형 변수를 기계 학습 친화적 형식으로 변환하여 예측 정확도를 높입니다. 기능 내에서 각 고유 카테고리에 대한 새로운 이진 열을 만듭니다. '1'또는 '0'은 범주의 존재 또는 부재를 나타냅니다.

'색상'기능 (빨간색, 녹색, 파란색)이있는 데이터 세트를 고려하십시오. 하나의 인코딩은 다음과 같이 변환합니다

원래 '색상'열은 각 색상마다 하나씩 3 개의 바이너리 열로 대체됩니다. '1'은 그 행에 색상의 존재를 보여줍니다 1 hot 인코딩의 이점

한 hot 인코딩은 데이터 전처리에 중요합니다

머신 러닝 호환성을 향상시킵니다.

는 기계 학습 모델에서 쉽게 이해하고 활용 할 수있는 형식으로 범주 데이터를 변환합니다. 각 범주는 독립적으로 취급되어 거짓 관계를 방해합니다 조례 문제를 피하십시오.

레이블 인코딩 (카테고리에 숫자 할당)과 달리, 한 번의 인코딩은 모델이 존재하지 않는 순서 또는 순위를 잘못 해석하는 것을 방지합니다. 라벨 인코딩, 1에 1을 빨간색으로, 2를 녹색, 3에서 파란색으로 할당하면 녹색 & gt를 거짓으로 제안 할 수 있습니다. 빨간색. 한 가지 인코딩은 이것을 피합니다. 라벨 인코딩 인코딩 >는 본질적으로 서수 데이터에 적합합니다 (예 : 교육 수준 : 고등학교, 학사, 석사, 박사).

Python 에서 1 hot 인코딩 구현 팬더와 스키 틱 학습은 파이썬에서 1 인용 인코딩을 단순화합니다 What Is One Hot Encoding and How to Implement It in Python 판다 :

간단한 인코딩을위한 간단한 방법

Scikit-Learn 's

는 특히 복잡한 시나리오에 더 많은 제어를 제공합니다

높은 카디 릿 범주 형 특징 (많은 고유 한 값)은 도전 ( "차원의 저주")을 제시합니다. 솔루션은 다음과 같습니다
- 차원 감소 (PCA) : 1 홀 인코딩 후 치수가 감소하여 필수 정보를 보존합니다. 모범 사례
- 알 수없는 카테고리 처리 :
. 를 사용하여 모델 배포 중에 보이지 않는 카테고리를 처리합니다. 원래 열을 떨어 뜨립니다 :
원본 인코딩 후 원래 범주형 열을 제거하여 다중 공선 성을 피하십시오. vs.
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위 내용은 하나의 뜨거운 인코딩과 파이썬에서이를 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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