One Hot Encoding 如何处理 Python 中的分类变量？

Python 中的一个热门编码：解决分类变量

问题概述

在机器学习分类问题中，很大一部分分类变量的分析提出了挑战，需要特定的编码技术。其中一种技术是热编码，通常在将数据传递给分类器之前使用。

方法 1：利用 Pandas 的 pd.get_dummies

一种常见的方法是使用 pd。从 Pandas 获取_dummies。它将分类列转换为多个虚拟列，每个虚拟列代表不同的类别。

示例：

import pandas as pd
s = pd.Series(list('abca'))
pd.get_dummies(s)
Out[]: 
     a    b    c
0  1.0  0.0  0.0
1  0.0  1.0  0.0
2  0.0  0.0  1.0
3  1.0  0.0  0.0

或者，指定前缀会为每个虚拟创建多个列：

df = pd.DataFrame({
  'A':['a','b','a'],
  'B':['b','a','c']
})
df
Out[]: 
   A  B
0  a  b
1  b  a
2  a  c

one_hot = pd.get_dummies(df['B'], prefix='B')
df = df.drop('B',axis = 1)
df = df.join(one_hot)
df  
Out[]: 
       A  Ba  Bb  Bc
    0  a   0   1   0
    1  b   1   0   0
    2  a   0   0   1

方法 2：使用 Scikit-learn

Scikit-learn 的 OneHotEncoder 为单一热编码提供了一种强大而灵活的方法。

示例：

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()
array([[ 1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

提供的代码片段说明了示例数据的拟合和转换，演示了二进制 one-hot 编码。

确保仔细考虑计算资源一种热编码所需的，尤其是对于大型数据集。高效的数据处理和特征选择技术对于优化性能和实现成功的分类结果至关重要。

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