什么是一个热编码以及如何在Python中实施它

由于算法对数值输入的偏爱，机器学习通常会遇到处理分类变量（例如颜色，产品类型或位置）的挑战。 单速编码提供了一个强大的解决方案。

>单速编码将分类数据转换为数值向量。每个唯一的类别都有自己的二进制列； “ 1”表示其存在，而“ 0”的不存在。本文探讨了使用Pandas和Scikit-Learn的单热编码，其优势和实用的Python实施。 对结构化的机器学习课程感兴趣？通过Python Track探索这个四道菜的机器学习基础。

理解一个hot编码

>单速编码将分类变量转换为机器学习友好的格式，从而提高了预测准确性。 它为功能中的每个唯一类别创建新的二进制列。 a“ 1”或“ 0”表示该类别的存在或不存在。

>

考虑具有“颜色”功能的数据集（红色，绿色，蓝色）。单壁编码将其转换为以下：

>原始的“颜色”列被三个二进制列代替，每个颜色一个。 a“ 1”显示了该行中的颜色的存在。

一hot编码的好处>

>一hot编码对于数据预处理至关重要，因为它：>

增强机器学习的兼容性：
• 将分类数据转换为一种通过机器学习模型来理解和使用的格式。每个类别都独立对待，以防止虚假关系。
避免使用法令问题：
• 与标签编码不同（将数字分配给类别）不同，一hot编码可防止模型误解订单或排名不存在。 标签编码，将1分配给红色，2分配给绿色，而蓝色则可能错误地建议绿色＆gt;红色的。一壁编码避免了这种情况。 标签编码适用于固有的序数数据（例如，教育水平：高中，学士学位，硕士学位，博士学位）。 在Python

>中实现单速编码 pandas和scikit-learn简化了python中的单速编码。

pandas

：一种简单的编码的简单方法。

> get_dummies()

import pandas as pd

data = {'Color': ['Red', 'Green', 'Blue', 'Red']}
df = pd.DataFrame(data)
df_encoded = pd.get_dummies(df, dtype=int)
print(df_encoded)

> scikit-learn's ：

>提供了更多的控制，尤其是对于复杂的方案。

OneHotEncoder

>处理高心态功能

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np

enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
X = [['Red'], ['Green'], ['Blue']]
enc.fit(X)
result = enc.transform([['Red']]).toarray()
print(result)

<code>[[1. 0. 0.]]</code>

高心态分类特征（许多独特的值）提出了一个挑战（“维度的诅咒”）。解决方案包括：

• >特征散列：哈希类别中固定数量的列，有效地管理维度。
• 维度降低（pca）：
降低了一hot编码后的尺寸，保留必需信息。

最佳实践

• >处理未知类别：OneHotEncoderscikit-learn'shandle_unknown='ignore'在模型部署期间使用
。
• 删除原始列：通过删除单速编码后的原始分类列来避免多重共线性。
• OneHotEncoder vs. get_dummies()：基于复杂性选择; get_dummies()为简单起见，OneHotEncoder用于更多控制。
>

结论

>单旋转编码是为机器学习准备分类数据的重要技术。 它提高了模型的准确性和效率。 Python图书馆（如Pandas和Scikit-Learn）提供了有效的实施。 请记住考虑维度和未知类别。 要进行进一步的学习，请探索Python课程中的机器学习预处理。

FAQS

• 缺少值：一个hot编码不会直接处理缺失值；事先解决它们。
• 适用性：适合名义数据的理想选择，对于序数数据而言， >>
• 大数据集：增加维度可能会影响性能；使用功能放大或降低维度。>
>
• >文本数据： word嵌入或tf-idf通常优先于文本的一式式编码。 选择编码技术：考虑数据的性质，模型需求和维度影响。

以上是什么是一个热编码以及如何在Python中实施它的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！