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什麼是一個(gè)熱編碼以及如何在Python中實(shí)施它

Lisa Kudrow

Mar 06, 2025 am 11:34 AM

由於算法對(duì)數(shù)值輸入的偏愛(ài)，機(jī)器學(xué)習(xí)通常會(huì)遇到處理分類變量（例如顏色，產(chǎn)品類型或位置）的挑戰(zhàn)。單速編碼提供了一個(gè)強(qiáng)大的解決方案。

>單速編碼將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量。每個(gè)唯一的類別都有自己的二進(jìn)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(yōu)勢(shì)和實(shí)用的Python實(shí)施。對(duì)結(jié)構(gòu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)課程感興趣？通過(guò)Python Track探索這個(gè)四道菜的機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)。

理解一個(gè)hot編碼

>單速編碼將分類變量轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)友好的格式，從而提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。它為功能中的每個(gè)唯一類別創(chuàng)建新的二進(jìn)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(shù)據(jù)集（紅色，綠色，藍(lán)色）。單壁編碼將其轉(zhuǎn)換為以下：

What Is One Hot Encoding and How to Implement It in Python

>原始的“顏色”列被三個(gè)二進(jìn)制列代替，每個(gè)顏色一個(gè)。 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(duì)於數(shù)據(jù)預(yù)處理至關(guān)重要，因?yàn)樗?ancy>>

將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一種通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)理解和使用的格式。每個(gè)類別都獨(dú)立對(duì)待，以防止虛假關(guān)係。
與標(biāo)籤編碼不同（將數(shù)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(biāo)籤編碼，將1分配給紅色，2分配給綠色，而藍(lán)色則可能錯(cuò)誤地建議綠色＆gt;紅色的。一壁編碼避免了這種情況。標(biāo)籤編碼適用於固有的序數(shù)數(shù)據(jù)（例如，教育水平：高中，學(xué)士學(xué)位，碩士學(xué)位，博士學(xué)位）。在Python

>中實(shí)現(xiàn)單速編碼 pandas和scikit-learn簡(jiǎn)化了python中的單速編碼。

pandas

：一種簡(jiǎn)單的編碼的簡(jiǎn)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 What Is One Hot Encoding and How to Implement It in Python ：

>提供了更多的控制，尤其是對(duì)於復(fù)雜的方案。

OneHotEncoder

>處理高心態(tài)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(tài)分類特徵（許多獨(dú)特的值）提出了一個(gè)挑戰(zhàn)（“維度的詛咒”）。解決方案包括：

>特徵散列：哈希類別中固定數(shù)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(shí)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(guò)刪除單速編碼後的原始分類列來(lái)避免多重共線性。

OneHotEncoder vs. get_dummies()：基於復(fù)雜性選擇; get_dummies()為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，OneHotEncoder用於更多控制。
>

結(jié)論

>單旋轉(zhuǎn)編碼是為機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)備分類數(shù)據(jù)的重要技術(shù)。它提高了模型的準(zhǔn)確性和效率。 Python圖書(shū)館（如Pandas和Scikit-Learn）提供了有效的實(shí)施。請(qǐng)記住考慮維度和未知類別。要進(jìn)行進(jìn)一步的學(xué)習(xí)，請(qǐng)?zhí)剿鱌ython課程中的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)處理。

FAQS

缺少值：一個(gè)hot編碼不會(huì)直接處理缺失值；事先解決它們。

適用性：適合名義數(shù)據(jù)的理想選擇，對(duì)於序數(shù)數(shù)據(jù)而言， >>

大數(shù)據(jù)集：增加維度可能會(huì)影響性能；使用功能放大或降低維度。 >
>
>文本數(shù)據(jù)： word嵌入或tf-idf通常優(yōu)先於文本的一式式編碼。選擇編碼技術(shù)：考慮數(shù)據(jù)的性質(zhì)，模型需求和維度影響。

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