Python の分類子で 1 つのホット エンコーディングをスキップできますか?

Python のワン ホット エンコーディング: アプローチと推奨事項

ワン ホット エンコーディングは、カテゴリ変数をバイナリ ベクトルとして表すために使用される手法です。この変換は、数値入力データを必要とする機械学習モデルに必要です。ワン ホット エンコーディングは一般的な方法ですが、必ずしも必須ではありません。

ワン ホット エンコーディングなしでデータを分類子に渡すことはできますか?

はい、場合によっては、ホット エンコーディングを 1 回行わずにデータを分類器に渡すことができます。分類子がカテゴリ変数を直接サポートしている場合は、エンコード手順をスキップできます。ただし、ほとんどの分類器は数値入力データを想定しているため、ワン ホット エンコーディングが重要になります。

ワン ホット エンコーディングのアプローチ

Python でワン ホット エンコーディングを実行するには、いくつかのアプローチがあります。

アプローチ 1: パンダpd.get_dummies

• 長所: 使いやすく、列または系列を次のように変換します。ダミー。
• 例:

import pandas as pd
s = pd.Series(list('abca'))
pd.get_dummies(s)

アプローチ 2: Scikit-learn

• 長所: 専用のクラスを提供します。ワンホットエンコーディング、さまざまなオプションをサポートします。
• 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()

推奨アプローチ

特徴選択タスクでは、特徴重要度分析を実行するまで、カテゴリ特徴を元の形式で保持することをお勧めします。ワン ホット エンコーディングでは、不要な追加の特徴が導入され、分析が複雑になる可能性があります。

重要な特徴を特定したら、分類タスクにワン ホット エンコーディングを検討して、入力データが分類器の要件と一致していることを確認できます。このアプローチにより、初期のデータ操作段階で計算オーバーヘッドなしで効果的な特徴選択が可能になります。

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