如何使用字符串特征进行分类？
如何使用字符串特征进行分类？
提问于 2014-11-28 15:11:04
我正在开发一个广告点击推荐系统，在这个系统中，我必须预测用户是否会点击广告。我总共有98个功能，既有用户功能，也有广告功能。一些对预测非常重要的特征是具有这样的字符串值。
**FEATURE**
Inakdtive Kunmden
Stammkfunden
Stammkdunden
Stammkfunden
guteg Quartialskunden
gutes Quartialskunden
guteg Quartialskunden
gutes Quartialskunden在整个数据列中有14个不同的字符串值。我的模型不能接受字符串值作为输入，所以我必须将它们转换为分类的int值。我不知道如何做到这一点，并使这些功能有用。我使用K-MEANS聚类和RANDOMFOREST算法。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-11-29 00:31:31
在将字符串值列表转换为分类整数时要小心，因为模型可能会将整数解释为在数值上有意义，但它们可能不是。
例如，如果：
'Dog'=1,'Cat'=2,'Horse'=3,'Mouse'=4,'Human'=5然后，聚类算法中的距离度量将认为人类更像老鼠而不是狗。将它们转换为14个二进制值通常更有用，例如
旋转此选项：
'Dog'
'Cat'
'Human'
'Mouse'
'Dog'如下所示：
'Dog' 'Cat' 'Mouse' 'Human'
1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 0 1
0 0 1 0
1 0 0 0不是这样的：
'Species'
1
2
5
4
1然而，如果数据将是你分类的“目标”，而不是数据的“特征”，你可以在SciKit-Learn的大多数多分类算法中将它们保留为int。
Stack Overflow用户
发布于 2014-11-29 05:26:04
我喜欢user1745038的answer，它应该会给你相当好的结果。但是，如果您希望从字符串中提取更有意义的特征(特别是在字符串数量显著增加的情况下)，请考虑使用一些NLP技术。例如，‘狗’和‘猫’比‘狗’和‘鼠标’更相似。
祝好运
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/27183625
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
