在Scikit Model运行OneHotEncoding后如何检索原始变量

在Scikit-learn中，OneHotEncoding是一种常用的特征编码方法，用于将离散型变量转换为机器学习算法可以处理的数值型变量。该方法将每个离散型变量的每个可能取值都转换为一个新的二进制特征，其中只有一个特征为1，表示该样本的原始变量取值为该特征对应的取值，其他特征都为0。

在使用OneHotEncoding后，我们可以通过以下步骤来检索原始变量：

1. 首先，获取OneHotEncoder对象中的编码规则。可以使用get_feature_names_out()方法来获取每个特征的名称。
2. 然后，根据编码规则，找到原始变量对应的特征名称。

下面是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 假设有一个离散型变量data，包含多个样本
data = [['red'], ['green'], ['blue'], ['red'], ['green']]

# 创建OneHotEncoder对象
encoder = OneHotEncoder()

# 对data进行编码
encoded_data = encoder.fit_transform(data)

# 获取编码后的特征名称
feature_names = encoder.get_feature_names_out()

# 假设我们想检索第3个样本的原始变量
sample_index = 2

# 找到原始变量对应的特征名称
original_variable = feature_names[encoded_data.indices[encoded_data.indptr[sample_index]:encoded_data.indptr[sample_index + 1]]]

print(original_variable)

在上述示例中，我们首先创建了一个OneHotEncoder对象，并使用fit_transform()方法对数据进行编码。然后，使用get_feature_names_out()方法获取编码后的特征名称。最后，我们选择要检索的样本索引，并通过索引操作找到原始变量对应的特征名称。

需要注意的是，由于OneHotEncoder编码后的特征是稀疏矩阵表示的，因此需要使用indices和indptr属性来定位每个样本的特征索引范围。

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