Comment puis-je coder efficacement plusieurs colonnes dans un DataFrame Pandas à l'aide de Scikit-Learn ?

Encodage d'étiquettes sur plusieurs colonnes dans Scikit-Learn

Lorsque vous travaillez avec un DataFrame pandas contenant des étiquettes de chaîne, il devient nécessaire de convertir ces étiquettes en valeurs numériques à des fins de modélisation. Ce processus est connu sous le nom de codage d’étiquettes. Le LabelEncoder de Scikit-learn peut accomplir cette tâche efficacement. Cependant, lorsqu'il s'agit d'un grand nombre de colonnes, il n'est pas pratique de créer un objet LabelEncoder distinct pour chaque colonne.

Pour surmonter cette limitation, envisagez d'appliquer une seule instance LabelEncoder pour encoder toutes les colonnes simultanément. Ceci peut être réalisé en parcourant le DataFrame à l'aide de la méthode apply() et en appelant la méthode fit_transform() de LabelEncoder sur chaque colonne. Cette solution élégante transforme efficacement toutes les étiquettes de chaîne en valeurs numériques.

Cependant, il convient de noter que dans les versions 0.20 et ultérieures de Scikit-Learn, il est recommandé d'utiliser OneHotEncoder à la place, car il prend en charge la saisie de chaîne et peut gérer cette tâche. de manière transparente, offrant une solution plus robuste.

Pour les scénarios d'encodage avancés impliquant inverse_transform, transform et la conservation des LabelEncoders spécifiques aux colonnes, envisagez d'utiliser un defaultdict pour gérer un dictionnaire de LabelEncoders, un pour chaque colonne. Cela permet un plus grand contrôle et une plus grande flexibilité dans les opérations d'encodage et de décodage.

Alternativement, l'utilisation de l'étape FlattenForEach de Neuraxle offre une autre approche efficace en aplatissant le DataFrame et en appliquant le LabelEncoder aux données aplaties. Cette méthode fournit une solution rationalisée pour le codage des étiquettes sur plusieurs colonnes.

En fin de compte, le choix de la technique dépend des exigences spécifiques en matière de données et du niveau de contrôle souhaité sur le processus de codage.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!