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2级类别变量的python单键编码还是标签编码?

2级类别变量的编码方式可以根据具体需求选择使用Python的单键编码或标签编码。

单键编码(One-Hot Encoding)是将每个类别变量的每个取值都转化为一个新的二进制特征,其中只有一个位置为1,其余位置为0。这种编码方式适用于类别变量的取值之间没有明显的顺序关系,且取值较少的情况。在Python中,可以使用pandas库的get_dummies函数来实现单键编码。

标签编码(Label Encoding)是将每个类别变量的每个取值都映射为一个整数标签。这种编码方式适用于类别变量的取值之间有明显的顺序关系,或者取值较多的情况。在Python中,可以使用sklearn库的LabelEncoder类来实现标签编码。

对于2级类别变量,可以根据具体情况选择使用单键编码或标签编码。如果类别变量的取值之间没有明显的顺序关系,且取值较少,可以使用单键编码。如果类别变量的取值之间有明显的顺序关系,或者取值较多,可以使用标签编码。

腾讯云相关产品中,可以使用腾讯云机器学习平台(Tencent Machine Learning Platform,TMLP)来进行特征工程和编码处理。TMLP提供了丰富的机器学习工具和算法,可以方便地进行数据预处理、特征选择和编码转换等操作。您可以通过访问腾讯云官网了解更多关于TMLP的详细信息和使用方法。

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【机器学习基础】机器学习中类别变量编码方法总结

机器学习 Author:louwill Machine Learning Lab 在做结构化数据训练时,类别特征是一个非常常见变量类型。...机器学习中有多种类别变量编码方式,各种编码方法都有各自适用场景和特点。本文就对机器学习中常见类别编码方式做一个简单总结。...对于类别特征内部取值不存在明显内在顺序时,即直接编码不适用时,One-hot编码作用就凸显出来了。...目标变量编码:Target Encoding Target Encoding就是用目标变量类别均值来给类别特征做编码。CatBoost中就大量使用目标变量统计方法来对类别特征编码。...但在实际操作时,直接用类别均值替换类别特征的话,会造成一定程度标签信息泄露情况,主流方法是使用两层交叉验证来计算目标均值。

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Python下数值型与字符型类别变量独热编码(One-hot Encoding)实现

在数据处理与分析领域,数值型与字符型类别变量编码是不可或缺预处理操作。...其中,前两列'EVI0610'与'EVI0626'为数值型连续变量,而'SoilType'为数值型类别变量。我们要做,也就是将第三列'SoilType'进行独热编码。 ?   ...仔细看可以发现,独热编码是将我们导入三列数据全部都当作类别变量来处理了。...之所以会这样,是因为我们在一开始没有表明哪一列是类别变量,需要进行独热编码;而哪一列不是类别变量,从而不需要进行独热编码。   那么,我们如何实现上述需求,告诉程序我们要对哪一行进行独热编码呢?...首先还是导入与上述内容中一致初始数据。

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Python数据类型、变量、字符编码、输入输出、注释

变量 定义 源于数学,在计算机语言表示能储存计算结果或能表示值抽象概念,可以是任意数据类型,在程序中用变量名表示; 变量命名规则 只能是数字、字符、下划线组合; 关键字不能声明为变量名; 变量名第一个字符不能是数字...; 字符编码 ASCII 8个比特表示一个字节,一个字节所能表示最大整数为255; Unicode 常用两个字节表示一个字符,包括字符集、编码方案等。...是为了解决传统字符编码方案局限性而产生,为各种语言中每个字符都设定了统一且唯一二进制编码,能够满足跨语言、跨平台进行文本转换及处理要求; 输入与输出 输出:用print()在括号之中直接加上字符串或者表达式...,然后直接输出想要结果; >>> print("人生苦短,我用Python") 人生苦短,我用Python >>> print("1 + 2 = ", 1 + 2) 1 + 2 = 3 输入:用input...Python >>> #print("人生苦短,我用Python") ...

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如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征?

标签编码 标签编码是一种用于通过为每个类别分配一个唯一整数值来将分类数据转换为数值数据技术。例如,可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”分类特征(如“颜色”)分配值 0、1 和 2。...标签编码易于实现且内存高效,只需一列即可存储编码值。但是,它可能无法准确表示类别的固有顺序或排名,并且某些机器学习算法可能会将编码值解释为连续变量,从而导致不正确结果。...要在 Python 中实现标签编码,我们可以使用 scikit-learn 库中 LabelEncoder 类。...目标编码适用于高基数分类特征,并且可以捕获类别与目标变量之间关系。但是,如果类别很少或目标变量不平衡,则可能会过度拟合。...结论 综上所述,在本文中,我们介绍了在 Python 中将分类特征转换为数字特征不同方法,例如独热编码标签编码、二进制编码、计数编码和目标编码。方法选择取决于分类特征类型和使用机器学习算法。

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左手用R右手Python系列——因子变量与分类重编码

以下将分别讲解在R语言和Python中如何生成因子变量、如何将数值型变量转换为因子变量、以及如何对因子变量进行重编码。...),labels作为因子标签(可选参数,与前述因子水平对应,若设置,则打印时显示是对应因子标签,省略则同因子水平一样,使用向量中不重复值【即类别】作为标签),ordered是逻辑参数,设定是否对因子水平排序...如果是问卷类数据,而且编码为数值,则一定要通过labels标签设定来还原每一个编码真实意义。...Python ---- 在Python中,Pandas库包含了处理因子变量一整套完整语法函数。...无论是序列中还是数据框中因子变量生成之后,都可以通过以下属性查看其具体类型、因子类别、以及是否含有顺序。

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sklearn中多种编码方式——category_encoders(one-hot多种用法)

(包括文中所有方法)对于离散型特征编码方法,接口接近于Sklearn通用接口,非常实用 可以使用多种不同编码技术把类别变量转换为数值型变量,并且符合sklearn模式转换。...,有监督主要是目标编码和WOE(Weight of Evidence) 利用标签进行特征编码是存在特征穿越风险,只不过很多时候影响并不大,不会出现极端情况,利用标签进行特征编码例如target...encoding、woe encoding或者是catboost encoding本质上都是利用类别标签之间某种统计特征来代替原始类别,从而使得无法直接处理类别的模型可以在编码结果上正常运行。...对于连续目标:将类别特征替换为给定某一特定类别变量目标期望值与所有训练数据上因变量目标期望值组合。该方法严重依赖于因变量分布,但这大大减少了生成编码后特征数量。...encoded_test # 编码变量数与原类别变量数一致 到了: # 验证一下计算结果,在测试集中,‘male’类别编码值为 0.473106 prior = train_y.mean

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为每个类别变量赋予唯一数字ID 对于基于非线性树算法很有用(仅限于lightgbm和catboost这类可以直接处理类别的算法,xgb还是要进行别的处理) 不增加维度 将cat_var-> num_id...目标编码 按目标变量比例对分类变量进行编码(二分类或回归)(如果是多分类其实也可以编码,例如类别A对应标签1有100个,标签2有100个,标签3有100个,则可以编码为【1/3,1/3,1/3】)...(原始target encoding直接对全部训练集数据和标签进行编码,会导致得到编码结果太过依赖与训练集) 堆叠形式:输出平均目标的单变量模型 以交叉验证方式进行(一般会进行交叉验证,比如划分为...10折,每次对9折进行标签编码然后用得到标签编码模型预测第10折特征得到结果,其实就是常说均值编码) 添加平滑以避免将变量编码设置为0。...使用允许快速实验工具与方法 失败想法多于行之有效想法 关于标签一些处理方法: ? 可以将标签/目标变量/因变量视为数据特征,反之亦然。

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一文讲解特征工程 | 经典外文PPT及中文解析

ID 对于基于非线性树算法很有用(仅限于lightgbm和catboost这类可以直接处理类别的算法,xgb还是要进行别的处理) 不增加维度 将cat_var-> num_id映射随机化,然后进行平均再训练...(如果是多分类其实也可以编码,例如类别A对应标签1有100个,标签2有100个,标签3有100个,则可以编码为【1/3,1/3,1/3】) 注意避免过拟合!...(原始target encoding直接对全部训练集数据和标签进行编码,会导致得到编码结果太过依赖与训练集) 堆叠形式:输出平均目标的单变量模型 以交叉验证方式进行(一般会进行交叉验证,比如划分为...10折,每次对9折进行标签编码然后用得到标签编码模型预测第10折特征得到结果,其实就是常说均值编码) 添加平滑以避免将变量编码设置为0。...使用允许快速实验工具与方法 失败想法多于行之有效想法 关于标签一些处理方法: 可以将标签/目标变量/因变量视为数据特征,反之亦然。

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一文讲解特征工程 | 经典外文PPT及中文解析

ID 对于基于非线性树算法很有用(仅限于lightgbm和catboost这类可以直接处理类别的算法,xgb还是要进行别的处理) 不增加维度 将cat_var-> num_id映射随机化,然后进行平均再训练...(如果是多分类其实也可以编码,例如类别A对应标签1有100个,标签2有100个,标签3有100个,则可以编码为【1/3,1/3,1/3】) 注意避免过拟合!...(原始target encoding直接对全部训练集数据和标签进行编码,会导致得到编码结果太过依赖与训练集) 堆叠形式:输出平均目标的单变量模型 以交叉验证方式进行(一般会进行交叉验证,比如划分为...10折,每次对9折进行标签编码然后用得到标签编码模型预测第10折特征得到结果,其实就是常说均值编码) 添加平滑以避免将变量编码设置为0。...使用允许快速实验工具与方法 失败想法多于行之有效想法 关于标签一些处理方法: 可以将标签/目标变量/因变量视为数据特征,反之亦然。

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利用 Scikit LearnPython数据预处理实战指南

标签编码 在前面的章节里,我们对连续数字特征做了预处理。...Sklearn提供了一个非常有效工具把类别特征层级编码成数值。LabelEncoder用0到n_classes-1之间值对标签进行编码。 让我们对所有的类别特征进行编码。...现在我们已经完成了标签编码,让我们在同时有着类别和连续特征数据集上运行逻辑回归模型。 现在可以用了。但是,精度仍然和我们从数字特征标准化之后用逻辑回归得到一样。...这意味着我们加入类别特征在我们目标函数中不是非常显著。 练习3 试试用所有的特征作为非独立变量进行决策树分类,并评论一下你得到精度。...对于基于树方法,同样情况(在一个特征中有2个以上值)可能在一定程度上影响输出,但是如果像随机森林方法,若有足够深深度,无需一位有效编码就能够处理类别变量

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树模型遇上类别型特征(Python)

对于xgboost、GBDT等boosting树模型,基学习通常是cart回归树,而cart树输入通常只支持连续型数值类型,像年龄、收入等连续型变量Cart可以很好地处理,但对于无序类别变量(如...当onehot用于树模型时,类别型特征取值数量少时候还是可以学习到比较重要交互特征,但是当取值很多时候(如 大于100),容易导致过拟合,是不太适合用onehot+树模型。...,是借助各类别特征对应标签信息做编码(比如二分类 简单以类别特征各取值 样本对应标签值“0/1”平均值),是一种常用有监督编码方法(此外还有经典WoE编码),很适合逻辑回归等弱模型使用。...至于效果,还是要结合业务和实际场景。...(需要注意是,个人实践中这两种方法在很多取值类别特征,还是比较容易过拟合。

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一文了解类别型特征编码方法

,而离散型特征既有是数值型,也有是类别型特征,也可以说是字符型,比如说性别,是男还是女;职业,可以是程序员,产品经理,教师等等。...本文将主要介绍一些处理这种类别型特征方法,分别来自 pandas 和 sklearn 两个常用 python 库给出解决方法,这些方法也并非是处理这类特征唯一答案,通常都需要具体问题具体分析。...=True) 标签编码 第一种处理方法是标签编码,其实就是直接将类别型特征从字符串转换为数字,有两种处理方法: 直接替换字符串 转为 category 类型后标签编码 直接替换字符串,算是手动处理,实现如下所示...One-hot 编码 前面两种方法其实也都有各自局限性 第一种标签编码方式,类别型特征如果有3个以上取值,那么编码数值就是 0,1,2等,这里会给模型一个误导,就是这个特征存在大小关系,但实际上并不存在...---- 总结 对于类别型特征,最常用还是 one-hot 编码,但很多问题都是需要具体问题具体分析,仅仅 one-hot 编码并不一定可以解决所有的类别型特征问题,需要多实践多总结经验。

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专栏 | 基于 Jupyter 特征工程手册:数据预处理(三)

+:训练集中特征X类别为k,而且具有正因变量标签样本数; ????+:训练集中具有正因变量标签样本数; 参考文献:Micci-Barreca, D. (2001)....encoded_test # 编码变量数与原类别变量数一致 # 验证一下计算结果,在测试集中,‘male’类别编码值为 0.466667 y_positive = 2 # 在训练集中...是类别特征X中类别k编码值; 先验概率:目标变量先验概率/期望值; ????+:在训练集中,在类别特征X上标签为k且具有因变量标签样本数; ????...此处组指的是类别变量不同类别。 留一法同时考虑了过拟合问题,训练集中每一个样本编码值是除去该样本后组因变量均值。因此,在训练集中,其可以将处于相同组每个样本编码为不同值。...encoded_test # 编码变量数与原类别变量数一致 # 结果可见,所有类别值都被编码为训练集中类别变量均值 # 训练集结果 LeaveOneOutEncoder(cols=['Sex

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TensorFlow从入门到精通 | 01 简单线性模型(上篇)

那为什么代码里面还是会有这一句呢?原来是这样。...plot()进行绘图时候,或者生成一个figure画布时候,可以直接在你python console里面生成图像。...这意味着标签由单个数字(类别)转换成一个向量,其长度等价于可能类别数量(如有10类,则长度为10)。向量所有元素除了第i个元素为 1之外(因为该标签类别是i),其它元素都为0。...现在我们可以知道测试集中前5幅图像类别。你可以将其与上述One-Hot编码向量进行比较。例如,第一幅图像类是7,其对应于One-Hot编码向量中索引为7元素,该元素值为1。...该占位符变量数据类型设置成‘float32’,形状是‘[None, num_classes]’,这意味着它可以包含任意数量标签,每个标签是长度为‘num_classes’向量,在这种情况下为10。

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数据处理:离散型变量编码及效果分析

离散型变量编码Python库 首先我要介绍这个关于离散型编码Python库,里面封装了十几种(包括文中所有方法)对于离散型特征编码方法,接口接近于Sklearn通用接口,非常实用。...,就是把所有的相同类别的特征编码成同一个值,例如女=0,男=1,狗狗=2,所以最后编码特征值是在[0, n-1]之间整数。...Sum Encoder (Deviation Encoder, Effect Encoder) 求和编码通过比较某一特征取值下对应标签(或其他相关变量均值与标签均值之间差别来对特征进行编码。...Helmet Encoder Helmet编码是仅次于OHE和SumEncoder使用最广泛编码方法,与SumEncoder不同是,它比较是某一特征取值下对应标签(或其他相关变量均值与他之前特征均值之间差异...这个特征同样容易出现过拟合情况。不知道Helmet这个词是指什么方面……使用标签时容易出现过拟合。 5.

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机器学习“特征编码经验分享:鱼还是熊掌?

-----这是 Python数据科学 第 42 篇原创文章----- 【作者】:xiaoyu 【介绍】:一个半路转行数据挖掘工程师 【知乎专栏】:https://zhuanlan.zhihu.com...Label encoding label-encoding就是用标签进行编码意思,即我们给特征变量自定义数字标签,量化特征。...Label encoding就是对特征值进行自定义式标签编码。比如将大一变为1,大二变为2,大三为3,大四为4。...因此总结概括,Label encoding就是将原始特征值编码为自定义数字标签完成量化编码过程。...对数值大小不敏感模型(如树模型)不建议使用one-hot encoding。一般这类模型为树模型。如果分类类别特别多,那么one-hot encoding会分裂出很多特征变量

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初学者使用Pandas特征工程

注意:应该始终对有序数据执行标签编码,以保持算法模式在建模阶段学习。 使用replace() 进行标签编码优点是我们可以手动指定类别中每个组排名/顺序。...在这里,我们以正确顺序成功地将该列转换为标签编码列。 用于独热编码get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中一项功能,可帮助将分类变量转换为独热变量。...独热编码方法是将类别变量转换为多个二进制列,其中1表示属于该类别的观察结果。 独热编码被明确地用于没有自然顺序类别变量。示例:Item_Type。...如果对此类类别变量执行标签编码,我们就给出了奶制品高于软饮料模型信号。...这就是为什么如果我们有一个带有很多类别的名义类别变量,那么我们更喜欢使用频率编码。 频率编码是一种编码技术,用于将分类特征值编码到相应频率编码技术。这将保留有关分布值信息。

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11个常见分类特征编码技术

这种方法非常简单,但对于表示无序数据分类变量是可能会产生问题。比如:具有高值标签可以比具有低值标签具有更高优先级。...le=LabelEncoder() df[‘Sex’]=le.fit_transform(df[‘Sex’]) 3、Label Binarizer LabelBinarizer 是一个用来从多类别列表创建标签矩阵工具类...在训练数据集和测试数据集之间,编码算法略有不同。因为考虑到分类特征记录被排除在训练数据集外,因此被称为“Leave One Out”。 对特定类别变量特定值编码如下。 ci = (Σj !...反向 Helmert 编码类别编码器中变体另一个名称。它将因变量特定水平平均值与其所有先前水平水平平均值进行比较。...最后,在编码中我们用到了一个非常好用Python包 “category-encoders”它还提供了其他编码方法,如果你对他感兴趣,请查看它官方文档: http://contrib.scikit-learn.org

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Kaggle知识点:类别特征处理

: 本身就是 pandas 模块,所以对 DataFrame 类型兼容很好 不管你列是数值型还是字符串型,都可以进行二值化编码 能够根据指令,自动生成二值化编码变量名 get_dummies虽然有这么多优点...为了克服这些缺点,LightGBM以损失部分信息为代价将所有的长尾类别归为一类,作者声称这样处理高基数类别型特征时比One-hot编码还是好不少。...例如类别A对应标签1有200个,标签2有300个,标签3有500个,则可以编码为:2/10,3/10,3/6。...(或其他相关变量均值与标签均值之间差别来对特征进行编码。...在Helmert编码(分类特征中每个值对应于Helmert矩阵中一行)之后,线性模型中编码变量系数可以反映在给定该类别变量某一类别情形下因变量平均值与给定该类别其他类别情形下因变量平均值差值

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【数据清洗 | 数据规约】数据类别型数据 编码最佳实践,确定不来看看?

希望大佬带带)该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习:从原理到应用全面指南》 ---✨]数据归约特征编码(哑变量 & 独热编码 & 标签编码) 我们首先将类别型数据分为两个类定类型变量定类类型就是离散数据...独热编码——具有k个特征二进制特征。定序型变量标签编码——用自定义数字对原始特征进行打标签,适用于有序分类变量。...独热编码:从k个变量看出所有变量类别,比较直观,但特征冗余;独热特征高度相关,易导致共线;定序变量 标签编码:可以自定义量化数字,但数值本身没有含义,仅用作排序;可解释性比较差,比如‘大学’,‘高中...对于哑变量编码,截距表示是基准类别(通常是编码第一个类别取值,而哑变量回归系数表示其他类别与基准类别之间平均差异。 b....在线性模型中,如果有截距项,使用哑变量编码可以处理多余自由度,因为多余自由度可以被统摄到截距项中。这意味着,当使用哑变量编码时,只需要使用n-1个哑变量来表示n个类别,其中n是类别的数量。

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