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一文了解类别型特征的编码方法

作者：an Rizzari 2019 年第 78 篇文章，总第 102 篇文章 目录： 问题描述 数据准备 标签编码 自定义二分类 one-hot 编码 总结 问题描述 一般特征可以分为两类特征，连续型和离散型特征...One-hot 编码 前面两种方法其实也都有各自的局限性 第一种标签编码的方式，类别型特征如果有3个以上取值，那么编码后的数值就是 0，1，2等，这里会给模型一个误导，就是这个特征存在大小的关系，但实际上并不存在...因此，这里介绍最常用的处理方法--One-hot 编码。...实现 One-hot 编码有以下 3 种方法： Pandas 的 get_dummies Sklearn 的 DictVectorizer Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder...，那么如果直接用 pandas 的get_dummies方法，会导致训练集和测试集的特征维度不一致了。

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sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

编码 6 WOEEncoder编码 9 效果对比与使用心得 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot的方式 离散型编码的Python库，里面封装了十几种...encoding本质上都是利用类别和标签之间的某种统计特征来代替原始的类别，从而使得无法直接处理类别的模型可以在编码后的结果上正常运行。...编码 5 CatBoostEncoder编码 6 WOEEncoder编码 9 效果对比与使用心得 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot...对于连续目标：将类别特征替换为给定某一特定类别值的因变量目标期望值与所有训练数据上因变量的目标期望值的组合。该方法严重依赖于因变量的分布，但这大大减少了生成编码后特征的数量。...Helmert、 Sum、 Backward Difference、 Polynomial 在机器学习问题里的效果往往不是很好(过拟合的原因) 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot

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    机器学习| 第三周：数据表示与特征工程

    (1) One-Hot编码（虚拟变量） 到目前为止，表示分类变量最常用的方法就是使用 one-hot 编码（one-hot-encoding）或 N 取一编码（one-out-of-N encoding...get_dummies，也可以确保调用 get_dummies 后训练集和测试集的列名称相同，以保证它们具有相同的语义。...总结： 对非数值数据进行编码是机器学习中一个非常重要的内容，对于 One-hot 来进行编码时，可以考虑以下步骤： 读取数据，设置为 pandas 的 DataFrame 格式 对数据进行初次识别，看哪些是数值特征...(2) 数字可以编码分类变量 分类特征通常用整数进行编码。它们是数字并不意味着它们必须被视为连续特征。一个整数特征应该被视为连续的还是离散的（one-hot 编码的），有时并不明确。...这是一个非常简单的假想示例，在真实数据上的结果要更加复杂。不过，如果特征量太大以至于无法构建模型，或者你怀疑许多特征完全没有信息量，那么单变量特征选择还是非常有用的。

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    Pandas数据应用：机器学习预处理

    使用dtype参数强制指定某些列的数据类型，或者在加载后使用astype()转换数据类型。2. 处理缺失值2.1 缺失值检测缺失值是数据集中常见的问题之一。...转换后的数据不符合预期。解决方案：在转换前先检查数据是否符合目标类型的格式要求。例如，转换为日期时间类型时，确保日期格式正确。...分类变量编码5.1 One-Hot编码分类变量通常需要转换为数值形式才能用于机器学习模型。One-Hot编码是一种常用的编码方式。...# 使用get_dummies()进行One-Hot编码df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['category_column'])5.2 Label Encoding...Label Encoding仅适用于有序分类变量，对于无序分类变量应优先使用One-Hot编码。结语通过以上步骤，我们可以有效地使用Pandas进行机器学习预处理。

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    如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征？

    我们将讨论独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码，并提供如何使用category_encoders库实现这些技术的示例。在本文结束时，您将很好地了解如何在机器学习项目中处理分类特征。...标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一的整数值来将分类数据转换为数值数据的技术。例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。...下面是一个示例： To implement one-hot encoding in Python, we can use the get_dummies() function from the pandas...二进制编码可以减少内存使用量并捕获有关类别的一些序号信息。但是，它可能无法准确表示名义上的分类特征，并且可能会因许多类别而变得复杂。...结论 综上所述，在本文中，我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征的不同方法，例如独热编码、标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法的选择取决于分类特征的类型和使用的机器学习算法。

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    Python 全栈 191 问（附答案）

    什么是函数作用域的 LEGB 规则 ？ range(1,10,3) 返回一个什么样的迭代器？ zip 函数能实现功能？ 如何动态地删除类上的某个属性？ 又如何判断类上是否有某个属性？...通过累积迭代器、漏斗迭代器、克隆迭代器，彻底弄明白迭代器和生成器 如何遍历整个目录与子目录，抓取 .py 文件 单机 4 G 内存，如何处理 10 G 文件？...Pandas 做特征工程之 删除列 Pandas 增加特征列的方法 Pandas 使用 cut, qcut, ChiMerge 算法做分项总结 LabelEncoder 编码和 get_dummies...如何区分这 4 种连接关系 Kaggle 数据集 EDA 实战，总结单变量分析的思维模式 Kaggle 数据集 EDA 实战，双变量分析的思维模式，使用 pivot_table, groupby, matplotlib...Pandas 使用 apply(type) 做类型检查 Pandas 使用标签和位置选择数据的技巧 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。

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    Kaggle知识点：类别特征处理

    (One-Hot Encoding) 在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为male和female。...那如果使用one-hot编码，显得更合理。 独热编码优缺点 优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。...的优势在于: 本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好 不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码 能够根据指令，自动生成二值化编码后的变量名 get_dummies...One-hot编码可以在数据预处理时完成，也可以在模型训练的时候完成，从训练时间的角度，后一种方法的实现更为高效，CatBoost对于基数较低的类别型特征也是采用后一种实现。...在Helmert编码（分类特征中的每个值对应于Helmert矩阵中的一行）之后，线性模型中编码后的变量系数可以反映在给定该类别变量某一类别值的情形下因变量的平均值与给定该类别其他类别值的情形下因变量的平均值的差值

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    GBDT+LR算法解析及Python实现

    ： 2.1 离线部分 数据收集：主要收集和业务相关的数据，通常会有专门的同事在app位置进行埋点，拿到业务数据 预处理：对埋点拿到的业务数据进行去脏去重； 构造数据集：经过预处理的业务数据，构造数据集，...举个例子，下图是一个GBDT+LR 模型结构，设GBDT有两个弱分类器，分别以蓝色和红色部分表示，其中蓝色弱分类器的叶子结点个数为3，红色弱分类器的叶子结点个数为2，并且蓝色弱分类器中对0-1 的预测结果落到了第二个叶子结点上...这里的思想与One-hot独热编码类似，事实上，在用GBDT构造新的训练数据时，采用的也正是One-hot方法。...中的 get_dummies()，sklearn也提供了一种对Dataframe做One-hot的方法。...5.2.3 构造Ont-hot数组作为新的训练数据 这里并没有使用sklearn中的OneHotEncoder()，也没有使用pandas中的get_dummies()，而是手工创建一个One-hot数组

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    机器学习笔记之数据预处理（Python实现）

    0x00 概述 机器学习在训练模型前，需要将特征进行预处理使其规范化，易于，本文主要讲几种常见的数据预处理方式； 0x01 标准化（z-Score） 公式为(X-mean)/std,将特征转化为均值为...()可以使测试集合训练集使用相同的参数进行转换 0x02 最小最大规范化 通过(x-min)/(max-min)将数据转化到[0-1]之间，通过sklearn.proprocessing.MinMaxScaler...norm=' ')转化，如果norm选L2,则特征值的平方和加起来等于1，选L1，是特征值的绝对值之和等于1； 概率模型（例如决策树）不需要归一化，因为他们不关心变量的值，只是关心变量分布和变量之间的条件概率...定性特征） 对类别特征进行one-hot编码，特征就多少个值就新增多少个维度来表示；使用sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()进行转换,它接收2-D array的输入...) 进行转化，它可以接受字符串类型的输入，转化后比OneHotEncoder少一维度；但是get_dummies()因为没有transform函数，所以当测试集中出现测试集中未出现的特征值会报错； 但是当类别特征很多时

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    GBDT+LR算法解析及Python实现

    ： 2.1 离线部分 数据收集：主要收集和业务相关的数据，通常会有专门的同事在 app 位置进行埋点，拿到业务数据 预处理：对埋点拿到的业务数据进行去脏去重； 构造数据集：经过预处理的业务数据，构造数据集...，在切分训练、测试、验证集时应该合理根据业务逻辑来进行切分； 特征工程：对原始数据进行基本的特征处理，包括去除相关性大的特征，离散变量 one-hot，连续特征离散化等等; 模型选择：选择合理的机器学习模型来完成相应工作...这里的思想与 One-hot 独热编码类似，事实上，在用 GBDT 构造新的训练数据时，采用的也正是 One-hot 方法。...pandas 中的 get_dummies()，sklearn 也提供了一种对 Dataframe 做 One-hot 的方法。...OneHotEncoder() 首先 fit() 过待转换的数据后，再次 transform() 待转换的数据，就可实现对这些数据的所有特征进行 One-hot 操作。

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    GBDT+LR算法解析及Python实现

    ： 2.1 离线部分 数据收集：主要收集和业务相关的数据，通常会有专门的同事在 app 位置进行埋点，拿到业务数据 预处理：对埋点拿到的业务数据进行去脏去重； 构造数据集：经过预处理的业务数据，构造数据集...，在切分训练、测试、验证集时应该合理根据业务逻辑来进行切分； 特征工程：对原始数据进行基本的特征处理，包括去除相关性大的特征，离散变量 one-hot，连续特征离散化等等; 模型选择：选择合理的机器学习模型来完成相应工作...这里的思想与 One-hot 独热编码类似，事实上，在用 GBDT 构造新的训练数据时，采用的也正是 One-hot 方法。...pandas 中的 get_dummies()，sklearn 也提供了一种对 Dataframe 做 One-hot 的方法。...OneHotEncoder() 首先 fit() 过待转换的数据后，再次 transform() 待转换的数据，就可实现对这些数据的所有特征进行 One-hot 操作。

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    关于sklearn独热编码二.字符串型类别变量

    已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持...，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X， 所以他们的输入被限定为 1-D array...---- 另一种解决方案 其实如果我们跳出 scikit-learn， 在 pandas 中可以很好地解决这个问题，用 pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于...: 本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好 不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码 能够根据指令，自动生成二值化编码后的变量名 这么看来，我们找到最完美的解决方案了...更重要的一点 get_dummies不像 sklearn 的transformer一样，有transform方法，所以一旦测试集中出现了训练集未曾出现过的特征取值，简单地对测试集、训练集都用get_dummies

    1.8K20

    window系统如何开端口在局域网他人访问?怎么通过外网连接本地电脑上的应用?设置开放防火墙和内网转换公网地址

    开放本地端口给他人局域网内访问，和让外地网络电脑连接使用本地端口应用，都是网络使用中经常遇到的场景。这里记录下和总结方便大家参考，主要涉及防火墙设置，和内网地址转换公网地址2种场景的实现。...一、电脑端口局域网内让他人访问我之前有一个电脑上的项目要给同事开局域网访问，这边记录一下开启的过程，方便以后使用和参考，主要涉及到防火墙入口规则操作。...以下是开放端口的步骤：(1) 打开“控制面板”，选择“系统和安全”，然后点击“Windows Defender 防火墙”。(2) 在左侧导航栏中，点击“高级设置”。...输入规则的名称和描述，名称描述，然后点击“完成”。4、他人局域网访问现在，你的网站已经配置好了，防火墙端口也已经开放。接下来，你需要保证同事能够通过局域网访问你的网站项目。...如修改使用自己的域名，同时保存后在自己注册域名解析网上添加对应的指向让自己域名生效。3、外网访问保存设置后，你就可以通过外网域名端口访问局域网内的服务器指定端口应用了！

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    激光熔覆技术在冲压模具上的应用及工艺特点

    激光熔覆技术是在基体表面添加熔覆材料，利用高能量密度的激光束将其与基体表面的薄层熔合在一起，在基体表面形成冶金结合的熔覆层。...激光熔覆技术是一种高度经济的技术，可以在廉价的基体上制备性能优异的合金，不仅可以降低成本，还可以节省稀有材料。...激光熔覆在模具领域应用工艺　　激光熔覆技术在模具领域应用的基本工艺流程为：模具表面检查及维修方案确认→模具表面油污清理→根据硬度要求选择合理的涂层及加工参数→熔覆加工→模具加工后表面修复并在交货前进行检验...5、处理后模具表面修复　　钳工对熔覆表面进行研磨、抛光，确保模具间隙和表面粗糙度符合要求。 6、交货前检验　　检查处理后的硬度和表面粗糙度是否满足客户的要求，如果不符合要求，必须重做。...国盛激光是一家专业从事自动化激光熔覆设备、高速激光熔覆设备、激光淬火设备、激光焊接设备、3D打印设备的研发、制造、销售于一体的高新技术企业。

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