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如何在Python中把分类特征转换为数字特征

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在Python中把分类特征转换为数字特征的方法有多种，其中比较常用的方法有：独热编码和标签编码。

独热编码

独热编码是将分类特征转换为多个二进制特征的一种方法。对于一个包含N个不同值的分类特征，独热编码将其转换为N个二进制特征，其中每个特征对应一个分类特征的值。对于第i个数据样本，如果该样本的分类特征的值是第j个分类值，则独热编码的结果为1，否则为0。下面是一个使用Python中的sklearn库进行独热编码的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 定义分类特征
categories = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'orange']

# 数据预处理，将分类特征转换为数字特征
df = pd.DataFrame(categories, columns=['fruits'])
onehotencoder = OneHotEncoder()
df_encoded = onehotencoder.fit_transform(df[['fruits']]).toarray()

# 输出独热编码后的特征
print(df_encoded)

代码执行结果如下：

[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 0. 1.]]

上述代码将分类特征fruits转换为独热编码格式，生成一个5*3的矩阵。其中，每一行代表一个样本的独热编码结果，三列分别对应三种分类值的情况。

标签编码

标签编码是将分类特征转换为数字特征的另一种方法。它将每个分类值映射到一个整数值，从而将分类特征转换为数字特征。下面是一个使用Python中的sklearn库进行标签编码的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 定义分类特征
categories = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'orange']

# 数据预处理，将分类特征转换为数字特征
df = pd.DataFrame(categories, columns=['fruits'])
labelencoder = LabelEncoder()
df_encoded = labelencoder.fit_transform(df['fruits'])

# 输出标签编码后的特征
print(df_encoded)

执行结果如下：

[0 1 2 0 2]

上述代码将分类特征fruits转换为标签编码格式，生成一个5*1的向量。其中，向量中的每个元素代表该样本的分类特征值对应的整数编号。

需要注意的是，标签编码并不适用于所有的分类特征转换。比如，如果分类特征有大小关系，那么使用标签编码就会产生误导，因为它会让算法以为它们之间存在大小关系。此时独热编码则是更为适合的一种编码方式。

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