机器学习中的独热编码

我们在数据科学项目开发过程中遇到的大多数真实数据集都具有混合数据类型的列。这些数据集由两者组成分类以及数字列。然而，各种机器学习模型不适用于分类数据，并且为了将该数据拟合到机器学习模型中，需要将其转换为数值数据。例如，假设数据集具有性别具有分类元素的列，如男性和女的。这些标签没有特定的优先顺序，而且由于数据是字符串标签，机器学习模型误解了其中的某种层次结构。

解决这个问题的一种方法可以是标签编码，例如，我们将为这些标签分配一个数值。男的和女的映射到0和1。但这可能会在我们的模型中增加偏差，因为它将开始给予更高的偏好。女的参数为1>0，但理想情况下，两个标签在数据集中同等重要。为了解决这个问题，我们将使用独热编码技术（One Hot Encoding）。

独热编码（One-Hot Encoding）

独热编码是一种常用的数据预处理方法，主要用于将类别型特征转换成数值型特征，以便于机器学习模型能够处理。在独热编码中，对于一个具有N个不同取值的特征，会创建N个二进制变量，也称为“位”（bits）。每个二进制变量代表该特征的一个潜在取值，其中，只有与原始特征值相对应的那个二进制变量会被设置为1，而其余的N-1个变量均被设置为0。

使用独热编码的优点包括:

它允许在需要数字输入的模型中使用分类变量。

它可以通过向模型提供更多关于分类变量的信息来提高模型性能。

它可以帮助避免有序数问题，当分类变量具有自然排序（例如“小”、“中”、“大”）时，可能会出现有序数问题。

使用独热编码的缺点包括:

它可以导致维度增加，因为为变量中的每个类别创建了单独的列。这会使模型更复杂，训练速度更慢。

它可能导致数据稀疏，因为大多数观测值在大多数独热编码列中的值为0。

它可能导致过度拟合，特别是如果变量中有许多类别，并且样本量相对较小。

它是一种处理分类数据的强大技术，但它会导致维数增加、稀疏性和过拟合。重要的是要谨慎使用它，并考虑其他方法，如顺序编码或二进制编码。

使用Scikit-Learn的独热编码

Scikit-Learn（skLearn）是Python中一个流行的机器学习库，它提供了许多用于数据预处理的工具。它提供了一个OneHotEncoder用于将分类变量和数值变量编码为二进制向量的函数。

"""Filename: one_hot_encoding.py"""# One hot encoding using OneHotEncoder of Scikit-learnimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 构建虚拟员工数据集data = {'EmployeeId': [100, 200, 150, 250, 300], 'Gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F'], 'Remarks': ['Good', 'Nice', 'Good', 'Great', 'Nice']}# 转换成Pandas的DataFrame数据结构df = pd.DataFrame(data)print(f"Employee data: \n{df}")

# 提取分类列，从DataFrame# print(df.info())categorial_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()# print(f"Categorial columns: {categorial_cols}")

# 初始化OneHotEncoderencoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)# 应用独热编码，对分类列one_hot_encoded = encoder.fit_transform(df[categorial_cols])# 创建DataFrame，使用独热编码后的列one_hot_df = pd.DataFrame(one_hot_encoded, columns=encoder.get_feature_names_out(categorial_cols))# print(one_hot_df)# 合并独热编码后的列和原始数据集merge_df = pd.concat([df.drop(categorial_cols, axis=1), one_hot_df], axis=1)# 打印合并后的数据集print(f"Encoded Employee data : \n{merge_df}")

输出：