1つのホットエンコーディングとPythonで実装する方法は何ですか

機械学習は、アルゴリズムの数値入力に対する好みのために、カテゴリ変数（色、製品タイプ、場所など）を処理するという課題に遭遇することがよくあります。 ワンホットエンコーディングは、堅牢なソリューションを提供します。

1ホットのエンコードは、カテゴリデータを数値ベクトルに変換します。それぞれの一意のカテゴリは、独自のバイナリ列を取得します。 「1」はその存在を意味し、「0」がその存在を意味します。この記事では、PandasとScikit-Learnを使用した1ホットのエンコーディング、その利点、および実用的なPython実装について説明します。 構造化された機械学習カリキュラムに興味がありますか？ Pythonトラックを使用して、この4コースの機械学習の基礎を探索します

1ホットのエンコーディングを理解する

ワンホットエンコードは、カテゴリ変数をマシンラーニングに優しい形式に変換し、予測の精度を高めます。 機能内の一意のカテゴリごとに新しいバイナリ列を作成します。 「1」または「0」は、カテゴリの存在または不在を示します。

「色」機能（赤、緑、青）のデータセットを検討してください。 1ホットのエンコードは次のように変換されます：

元の「色」列は、各色に1つのバイナリ列に置き換えられます。 「1」は、その列の色の存在を示しています

1ホットのエンコード

の利点 1ホットのエンコーディングは、データの前処理において重要です

機械学習の互換性を高める：

カテゴリデータを機械学習モデルで簡単に理解し、利用できる形式に変換します。各カテゴリは独立して扱われ、誤った関係を防ぎます

• 序文の問題を回避します。ラベルエンコーディング（カテゴリに番号を割り当てる）とは異なり、1-HOTエンコードは、モデルが注文やランキングが存在しないことを誤って解釈することを防ぎます。 ラベルエンコーディング、1を赤から2、緑、3から青に割り当てることは、緑とgtを誤って示唆するかもしれません。赤。ワンホットエンコーディングはこれを回避します。 本質的に順序データ（教育レベル：高校、学士号、修士号、博士号）に適したラベルエンコーディング
• python で1ホットのエンコードを実装します PandasとScikit-Learnは、Pythonで1ホットのエンコードを簡素化します
pandas

：

簡単なエンコーディングのための簡単な方法。

scikit-learn'sget_dummies()：は、特に複雑なシナリオに対してより多くのコントロールを提供します

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)

ハイカードの機能の処理

高筋肉性カテゴリの特徴（多くの一意の値）には、課題があります（「次元の呪い」）。ソリューションには次のものが含まれます。OneHotEncoder

• 機能ハッシュ：カテゴリを固定数の列にハッシュし、次元を効率的に管理します。
• 次元削減（PCA）：1ホットのエンコードの後に​​寸法を減らし、重要な情報を保存します。

ベストプラクティス

不明なカテゴリの取り扱い：

Scikit-Learn's
• は、モデルの展開中に目に見えないカテゴリを。を使用します OneHotEncoderhandle_unknown='ignore'元の列を削除する：
1ホットのエンコード後に元のカテゴリ列を削除して多重共線性を避けます。
vs.
• ：複雑さに基づいて選択します。簡単にするために、OneHotEncoderより多くのコントロールについてはget_dummies() get_dummies()OneHotEncoder結論

1ホットのエンコーディングは、機械学習のためのカテゴリデータを準備するための重要な手法です。 モデルの精度と効率が向上します。 PandasやScikit-LearnなどのPythonライブラリは、効率的な実装を提供します。 次元と未知のカテゴリを考慮することを忘れないでください。 さらに学習するには、Pythonコースでの機械学習のためのこの前処理を探索してください。 faqs

値の欠損：1ホットのエンコードは、欠損値を直接処理しません。事前にそれらに対処します。

• 適合性：名目上のデータに最適で、順序データには少ない。
大規模なデータセット：
• 次元の増加はパフォーマンスに影響を与える可能性があります。フィーチャハッシュまたは寸法削減を使用します。
テキストデータ：
• 単語の埋め込みまたはTF-IDFは、テキストの1つのホットエンコードよりも多くの場合望まれます。
エンコーディング手法の選択：
• データの性質、モデルの要件、および次元の影響を検討してください。

以上が1つのホットエンコーディングとPythonで実装する方法は何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。