机器学习: Label vs. One Hot Encoder
机器学习: Label vs. One Hot Encoder
如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文[1]通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。
1. Label Encoding
首先，您可以在此处找到 Label Encoder 的 SciKit Learn 文档。现在，让我们考虑以下数据：
在本例中，第一列是国家列，全是文本。正如您现在可能知道的那样，如果我们要在数据上运行任何类型的模型，我们就不能在数据中包含文本。因此，在我们运行模型之前，我们需要为模型准备好这些数据。
为了将这种分类文本数据转换为模型可理解的数值数据，我们使用了标签编码器类。因此，要对第一列进行标签编码，我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类，拟合并转换数据的第一列，然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
x[:, 0] = labelencoder.fit_transform(x[:, 0])
我们假设数据在一个名为“x”的变量中。运行这段代码后，如果您检查 x 的值，您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。
这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。例如，我们将一组国家名称编码为数字数据。这实际上是分类数据，行之间没有任何关系。
这里的问题是，由于同一列中有不同的数字，模型会误解数据的某种顺序，0 < 1 < 2。但事实并非如此。为了克服这个问题，我们使用 One Hot Encoder。
2. One Hot Encoder
现在，正如我们已经讨论过的，根据我们拥有的数据，我们可能会遇到这样的情况：在标签编码之后，我们可能会混淆我们的模型，认为列中的数据具有某种顺序或层次结构，而实际上我们显然不这样做没有它。为避免这种情况，我们对该列进行“OneHotEncode”。
One Hot Encoder 的作用是，它需要一个具有分类数据的列，该列已经过标签编码，然后将该列拆分为多个列。这些数字将替换为 1 和 0，具体取决于哪一列具有什么值。在我们的示例中，我们将获得三个新列，每个国家一列 - 法国、德国和西班牙。
对于第一列值为法国的行，“法国”列将为“1”，其他两列将为“0”。同样，对于第一列值为 Germany 的行，“Germany”列的值为“1”，其他两列的值为“0”。
One Hot Encoder 的 Python 代码也非常简单：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
x = onehotencoder.fit_transform(x).toarray()
正如您在构造函数中看到的，我们指定哪一列必须进行 One Hot Encoder，在本例中为 [0]。然后我们用我们刚刚创建的 one hot encoder 对象拟合和转换数组“x”。就是这样，我们的数据集中现在有了三个新列：
如您所见，我们有三个新列，分别为 1 和 0，具体取决于行代表的国家/地区。
这就是 Label Encoding 和 One Hot Encoding 之间的区别。
参考资料
[1]
Source: https://contactsunny.medium.com/label-encoder-vs-one-hot-encoder-in-machine-learning-3fc273365621