什麼是一個熱編碼以及如何在Python中實施它

由於算法對數值輸入的偏愛，機器學習通常會遇到處理分類變量（例如顏色，產品類型或位置）的挑戰。 單速編碼提供了一個強大的解決方案。

>單速編碼將分類數據轉換為數值向量。每個唯一的類別都有自己的二進制列； “ 1”表示其存在，而“ 0”的不存在。本文探討了使用Pandas和Scikit-Learn的單熱編碼，其優勢和實用的Python實施。 對結構化的機器學習課程感興趣？通過Python Track探索這個四道菜的機器學習基礎。

理解一個hot編碼

>單速編碼將分類變量轉換為機器學習友好的格式，從而提高了預測準確性。 它為功能中的每個唯一類別創建新的二進制列。 a“ 1”或“ 0”表示該類別的存在或不存在。

>

考慮具有“顏色”功能的數據集（紅色，綠色，藍色）。單壁編碼將其轉換為以下：

>原始的“顏色”列被三個二進制列代替，每個顏色一個。 a“ 1”顯示了該行中的顏色的存在。

一hot編碼的好處>

>一hot編碼對於數據預處理至關重要，因為它：>

增強機器學習的兼容性：
• 將分類數據轉換為一種通過機器學習模型來理解和使用的格式。每個類別都獨立對待，以防止虛假關係。
避免使用法令問題：
• 與標籤編碼不同（將數字分配給類別）不同，一hot編碼可防止模型誤解訂單或排名不存在。 標籤編碼，將1分配給紅色，2分配給綠色，而藍色則可能錯誤地建議綠色＆gt;紅色的。一壁編碼避免了這種情況。 標籤編碼適用於固有的序數數據（例如，教育水平：高中，學士學位，碩士學位，博士學位）。 在Python

>中實現單速編碼 pandas和scikit-learn簡化了python中的單速編碼。

pandas

：一種簡單的編碼的簡單方法。

> 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，尤其是對於復雜的方案。

OneHotEncoder

>處理高心態功能

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>

高心態分類特徵（許多獨特的值）提出了一個挑戰（“維度的詛咒”）。解決方案包括：

• >特徵散列：哈希類別中固定數量的列，有效地管理維度。
• 維度降低（pca）：
降低了一hot編碼後的尺寸，保留必需信息。

最佳實踐

• >處理未知類別：OneHotEncoderscikit-learn'shandle_unknown='ignore'在模型部署期間使用
。
• 刪除原始列：通過刪除單速編碼後的原始分類列來避免多重共線性。
• OneHotEncoder vs. get_dummies()：基於復雜性選擇; get_dummies()為簡單起見，OneHotEncoder用於更多控制。
>

結論

>單旋轉編碼是為機器學習準備分類數據的重要技術。 它提高了模型的準確性和效率。 Python圖書館（如Pandas和Scikit-Learn）提供了有效的實施。 請記住考慮維度和未知類別。 要進行進一步的學習，請探索Python課程中的機器學習預處理。

FAQS

• 缺少值：一個hot編碼不會直接處理缺失值；事先解決它們。
• 適用性：適合名義數據的理想選擇，對於序數數據而言， >>
• 大數據集：增加維度可能會影響性能；使用功能放大或降低維度。 >
>
• >文本數據： word嵌入或tf-idf通常優先於文本的一式式編碼。 選擇編碼技術：考慮數據的性質，模型需求和維度影響。

以上是什麼是一個熱編碼以及如何在Python中實施它的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！