Qu'est-ce qu'un encodage chaud et comment l'implémenter dans Python

L'apprentissage automatique rencontre souvent le défi de gérer les variables catégorielles (comme les couleurs, les types de produits ou les emplacements) en raison de la préférence des algorithmes pour l'entrée numérique. Le codage à un hot offre une solution robuste.

Le codage à un hot transforme les données catégorielles en vecteurs numériques. Chaque catégorie unique obtient sa propre colonne binaire; Un «1» signifie sa présence, et «0» son absence. Cet article explore le codage à un hot, ses avantages et la mise en œuvre pratique des python à l'aide de pandas et de scikit-learn. Intéressé par un programme structuré d'apprentissage automatique? Explorez ces principes d'apprentissage automatique de quatre plats avec piste Python.

Comprendre un codage à un hot

codage à un colocalité convertit les variables catégorielles en un format convivial pour l'apprentissage en machine, augmentant la précision de la prédiction. Il crée de nouvelles colonnes binaires pour chaque catégorie unique dans une fonctionnalité. Un «1» ou «0» indique la présence ou l'absence de la catégorie.

Considérons un ensemble de données avec une fonctionnalité «couleur» (rouge, vert, bleu). Un codage à un hot le transforme comme suit:

La colonne d'origine «couleur» est remplacée par trois colonnes binaires, une pour chaque couleur. Un «1» montre la présence de la couleur dans cette ligne.

Avantages du codage à un hot

Le codage d'un hot est crucial dans le prétraitement des données car il:

• Améliore la compatibilité d'apprentissage automatique: transforme les données catégorielles en un format facilement compris et utilisé par les modèles d'apprentissage automatique. Chaque catégorie est traitée indépendamment, empêchant les fausses relations.
• Évite les problèmes d'ordinalité: Contrairement au codage de l'étiquette (attribuant des nombres aux catégories), un codage à un hot empêche le modèle d'interpréter une commande ou un classement là où il n'existe pas. L'encodage de l'étiquette, attribuant 1 au rouge, 2 au vert et 3 au bleu, pourrait faussement suggérer le vert & gt; Rouge. Un codage à un chaud évite cela. Le codage de l'étiquette est approprié pour les données intrinsèquement ordinales (par exemple, les niveaux d'éducation: lycée, baccalauréat, maîtrise, doctorat).

Implémentation de codage à un hot dans Python

pandas et scikit-learn simplifier un codage à un hot en python.

pandas get_dummies(): Une méthode simple pour le codage simple.

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 OneHotEncoder: offre plus de contrôle, en particulier pour les scénarios complexes.

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>

Gestion des fonctionnalités de haute cardinalité

Les caractéristiques catégorielles de haute-cardinalité (de nombreuses valeurs uniques) présentent un défi ("malédiction de la dimensionnalité"). Les solutions incluent:

• Hachage de caractéristiques: Hashs catégories en un nombre fixe de colonnes, gérant efficacement la dimensionnalité.
• Réduction de la dimensionnalité (PCA): réduit les dimensions après un codage à un cod, préservant les informations essentielles.

meilleures pratiques

• Gestion des catégories inconnues: Scikit-Learn's OneHotEncoder gère les catégories invisibles pendant le déploiement du modèle en utilisant handle_unknown='ignore'.
• Débattre la colonne d'origine: Évitez la multicolinéarité en supprimant la colonne catégorique d'origine après un codage à un hot.
• OneHotEncoder vs get_dummies(): Choisissez en fonction de la complexité; get_dummies() pour la simplicité, OneHotEncoder pour plus de contrôle.

Conclusion

Le codage à un hot est une technique vitale pour préparer des données catégoriques pour l'apprentissage automatique. Il améliore la précision et l'efficacité du modèle. Les bibliothèques Python comme Pandas et Scikit-Learn fournissent une implémentation efficace. N'oubliez pas de considérer la dimensionnalité et les catégories inconnues. Pour un apprentissage plus approfondi, explorez ce prétraitement pour l'apprentissage automatique dans Python Course.

faqs

• Valeurs manquantes: Le codage unique ne gère pas directement les valeurs manquantes; s'adresser à eux au préalable.
• Adéabilité: Idéal pour les données nominales, moins pour les données ordinales.
• Grands ensembles de données: La dimensionnalité accrue peut avoir un impact sur les performances; Utilisez la réduction de hachage ou de dimensionnalité des fonctionnalités.
• Données de texte: Les incorporations de mots ou TF-IDF sont souvent préférées à un codage à un hot pour le texte.
• Choisir des techniques de codage: Considérez la nature des données, les exigences du modèle et l'impact de la dimensionnalité.

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!