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如何在Python中把分类特征转换为数字特征

  • Post category:Python

将分类特征转换为数字特征是机器学习任务中的常见步骤之一，它有助于简化模型的处理过程，并提高模型的准确性。在Python中，我们可以使用LabelEncoder和OneHotEncoder两种方式来实现这个目标。

使用LabelEncoder转换分类特征

LabelEncoder用于对每个分类进行编码，将其映射为数字，这样分类变量就成为连续的数字变量了。LabelEncoder可以应用于将任何标签(任何不包括NAN的类型数据)转换为数字。下面是一个简单的例子，它将一个包含了不同水果名字的列表转换为每个水果名称所对应的标签。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

fruits = ['apple','orange','banana','pineapple','apple','banana','orange','banana','apple']

le = LabelEncoder()
le.fit(fruits)
labels = le.transform(fruits)

print(labels) # [0 1 2 3 0 2 1 2 0]

代码解释：

  1. 首先导入LabelEncoder类。
  2. 创建一个包含不同水果名称的列表。
  3. 创建一个LabelEncoder实例，调用fit方法将fruits列表作为参数传入，以拟合标签编码器。此步骤会识别出输入列表中的唯一元素，然后为每个元素分配一个唯一的整数编号。
  4. 调用transform方法，将fruits列表中的水果名称转换为数字标签。
  5. 输出标签数组，以检查结果。

使用OneHotEncoder转换分类特征

OneHotEncoder是LabelEncoder的一种变体，它不仅将每个分类值表示为数字，而且还为每个分类值创建了一个新的特征列。在新的特征列中，分类值的标签标记为1，而其他列则以0填充。

下面是一个简单的例子，它将一个包含了三个不同颜色的列表转换为每个颜色名称所对应的OneHot向量。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import numpy as np

colors = ['red', 'green', 'blue', 'green', 'blue', 'red', 'green']

# Convert to numpy array and reshape
colors = np.array(colors).reshape(-1,1)

# Create an instance of OneHotEncoder
onehot = OneHotEncoder()

# One-hot encode the colors
onehot.fit(colors)
onehotarray = onehot.transform(colors).toarray()

print(onehotarray)

代码解释：

  1. 首先导入OneHotEncoder类和numpy库。
  2. 创建一个颜色列表。
  3. 将颜色列表转换为numpy数组，然后重塑形状。
  4. 创建OneHotEncoder实例onehot。
  5. 调用fit方法，将数组colors作为参数传入，以拟合OneHotEncoder。此步骤会识别出数组中的唯一元素，然后为每个元素分配一个新的特征列。
  6. 调用transform方法，将颜色数组转换为一个二进制的OneHot编码数组。
  7. 输出编码数组，以检查结果。注意：输出结果是一个二进制矩阵，其中每行表示一个颜色，每列表示一个OneHot特征。对于每个颜色，只有该颜色对应的特征标记为1，其他特征则为0。

以上是我对如何在Python中实现分类特征转换为数字特征的完整攻略，希望能对你有所帮助。

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