Pandas 一种热编码和标签编码的解释

介绍

分类变量在数据分析和机器学习中被广泛使用。许多算法无法直接处理这些变量，因此必须在使用之前对其进行编码或转换为数值数据。热编码和标签编码是编码分类数据的两种常用方法。热编码为分类变量中的每个类别提供了一个二进制向量，指示该类别是否存在。

我们将讨论一种热编码和标签编码的思想，以及它们的优缺点，并提供每种方法的使用示例。

热编码

分类变量在机器学习和数据分析中经常使用。颜色、性别或年龄分组都是具有有限不同值的变量的示例。然而，大多数机器学习算法要求数值输入，而分类变量不是数值类型。因此，我们必须将这些分类变量编码为数字表示。

一种常见的方法是将分类变量转换为数值值的热编码。这是将分类数据转换为二进制数据的方法，其中每个类别由一个二进制值表示。对于整个分类变量，生成与类别数相等长度的二进制向量。例如，假设您的分类变量有三个类别。对于’red’、’green’和’blue’，该变量的一种热编码表示具有三个维度，每个维度表示其中一个类别。

在热编码中，反映观察值所属类别的维度被赋予二进制值1，而其他维度被赋予二进制值0。例如，如果一个观察值属于“red”类别，它的一种热编码向量的第一个维度将为1，而其他维度都为0。如果一个观察值属于“green”类别，它的一种热编码向量的第二个维度将为1，而其他维度都为0。

热编码的一个好处是，它使机器学习算法能够将分类输入视为连续性，从而提高模型准确性。它还避免了为类别提供任意数值而导致错误判断的问题。

但是，热编码也有一些局限性。其中一个主要问题是，特别是对于具有多个类别的分类变量而言，它可能会产生大量的特征。当特征数量超过数据集的大小时，将出现“维度灾难”，导致过拟合和性能不佳。热编码还可能导致共线性，当两个或更多特征强相关时，会损害模型性能。

示例

import pandas as pd 

# create a sample dataframe with categorical variables 
df = pd.DataFrame({'Fruit': ['Apple', 'Orange', 'Banana', 'Banana', 'Orange', 'Apple']}) 

# perform one hot encoding 
one_hot_df = pd.get_dummies(df, columns=['Fruit']) 

# print the encoded dataframe 
print(one_hot_df)

输出

Fruit_Apple  Fruit_Banana  Fruit_Orange 
0    1             0              0 
1    0             0              1 
2    0             1              0 
3    0             1              0 
4    0             0              1 
5    1             0              0

这个示例使用Pandas创建了一个名为”Fruit”的分类变量的DataFrame，包含6个可用的值。接下来，我们使用Pandas的get dummies()方法对变量”Fruit”进行热编码（one-hot编码）。get dummies()是一个创建新列的函数。新列中的每一行都有一个二进制值1或0，并包含不同的水果变量。如果特定行的水果与列中的值匹配，则确定该数字是1还是0。我们在导出编码的DataFrame后显示结果。

标签编码

另一种编码类别信息的方法是标签编码。它通过为每个类别分配一个数字值来将其转换为有序数据。使用这种技术，为每个类别分配一个唯一的整数值。例如，如果分类变量”color”包含类别”red”、”green”和”blue”，标签编码会分别为”red”、”green”和”blue”分配值1。

标签编码简单易行，保持了类别的顺序，在某些情况下可能有优势。然而，标签编码也有局限性。通过为每个类别提供一个不同的整数值，它创建了这些类别之间的隐式顺序关系。如果类别之间没有自然顺序，则可能会导致问题。此外，由于给类别分配的数值是任意的，标签编码可能无法有效地反映类别之间的实际关系。

标签编码的另一个缺点是在与机器学习技术一起使用时可能会出现问题。一些算法，如决策树和线性回归，可能会将数值视为连续变量，导致模型预测不准确。因此，在生产环境中使用标签编码之前，需要谨慎使用并仔细检查模型的性能。

示例

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 

# Sample data data = ['apple', 'banana', 'banana', 'orange', 'kiwi', 'mango', 'apple'] 

# Create label encoder object 
le = LabelEncoder() 

# Fit and transform the data 
encoded_data = le.fit_transform(data) 

print(encoded_data)

输出

[0 1 1 4 2 3 0]

在这个示例中，从sklearn.preprocessingsklearn.the preprocessing package中导入了LabelEncoder模块。然后我们创建了一个LabelEncoder类的实例，并使用fit transform()函数来拟合和转换样本数据。编码后的原始数据作为输出返回。

请注意，标签编码为数据中的每个类别分配唯一的数值，从0开始。在这个示例中，’apple’被分配为0，’banana’被分配为1，’orange’被分配为2，’kiwi’被分配为3，’mango’被分配为4。