Application du codage de variables catégorielles dans l'apprentissage automatique

L'encodage de variables catégorielles est une étape de prétraitement importante dans l'apprentissage automatique, utilisée pour convertir des variables catégorielles dans un format qui peut être compris et traité par des algorithmes d'apprentissage automatique. Une variable catégorielle, également appelée variable catégorielle ou variable discrète, fait référence à une variable qui a un nombre limité de valeurs possibles. Les techniques de codage de variables catégorielles couramment utilisées incluent le codage à chaud, le codage d'étiquettes et le codage binaire. Grâce à ces techniques d'encodage, nous pouvons convertir des variables catégorielles en variables numériques afin que les algorithmes d'apprentissage automatique puissent mieux traiter et analyser ces variables.

1. Le concept de variables catégorielles

Une variable catégorielle est une variable avec un nombre limité de valeurs discrètes, utilisée pour représenter différentes catégories ou types. Par exemple, le sexe est une variable catégorielle et peut être divisé en « homme » et « femme » ; la couleur est également une variable catégorielle et peut être divisée en « rouge », « bleu » ou « vert », etc. Il n'y a pas de relation numérique entre ces valeurs, mais elles sont utilisées pour distinguer différentes catégories. Les variables catégorielles jouent un rôle important dans les statistiques et l'analyse des données et peuvent être utilisées pour effectuer diverses analyses et inférences statistiques.

Dans l'apprentissage automatique, pour que les algorithmes traitent et analysent les variables catégorielles, elles doivent généralement être converties sous forme numérique. Cependant, une conversion directe peut entraîner une perte ou une mauvaise interprétation des informations. Par conséquent, nous devons utiliser des techniques de codage pour convertir les variables catégorielles en formats numériques appropriés afin de garantir l'exactitude et l'exhaustivité des données.

2. Techniques d'encodage couramment utilisées

1. One-Hot Encoding

One-hot Encoding est une technologie d'encodage qui convertit les variables catégorielles en vecteurs binaires. Chaque catégorie correspond à un élément, dont un seul élément vaut 1, indiquant la catégorie actuelle, et les éléments restants valent 0. Par exemple, si vous avez une variable catégorielle avec trois catégories (A, B et C), l'encodage unique ressemble à ceci :

A->[1,0,0]

B->[ 0 ,1,0]

C->[0,0,1]

Le codage à chaud est simple à comprendre et à mettre en œuvre, mais il nécessite un grand espace de stockage et est moins efficace lors du traitement de grands ensembles de données.

2. Encodage d'étiquettes

L'encodage d'étiquettes est une méthode de conversion de variables catégorielles en étiquettes entières, qui est souvent utilisée dans l'étape d'ingénierie des fonctionnalités des algorithmes d'apprentissage automatique. Son avantage est qu’il peut convertir les noms de catégories en étiquettes numériques, ce qui facilite le traitement et l’analyse des données par les algorithmes. Grâce au codage des étiquettes, nous pouvons mapper différentes catégories en valeurs entières uniques, ce qui peut simplifier la représentation et le calcul des données. Dans le même temps, le codage des étiquettes peut également réduire la dimension de l’espace des fonctionnalités et améliorer l’efficacité de l’algorithme. En conclusion, l’encodage des étiquettes est un outil utile qui peut nous aider à mieux gérer les données catégorielles.

Dans la bibliothèque scikit-learn de Python, le codage d'étiquettes peut être implémenté via la classe LabelEncoder. Cette classe convertit les noms de catégories d’entrée en étiquettes entières et renvoie un objet encodeur d’étiquette. Cet objet peut ensuite être utilisé pour convertir les noms de catégories dans les données d'entrée en étiquettes entières correspondantes.

3. Codage ordinal

Le codage ordinal est une méthode de conversion de variables catégorielles en entiers ordonnés. Cette approche suppose qu'il existe une certaine relation séquentielle entre les catégories et que les nombres entiers plus petits représentent des niveaux de catégorie inférieurs. Par exemple, en supposant que nous ayons une variable catégorielle avec trois catégories (faible, moyenne et élevée), le codage ordinal ressemblerait à ceci :

faible->1

moyenne->2

élevée->3

L'avantage du codage ordinal est qu'il peut préserver la relation séquentielle entre les catégories et économiser de l'espace de stockage par rapport au codage à chaud. Cependant, cela suppose une certaine relation séquentielle entre les catégories, qui peut ne pas s'appliquer dans tous les cas.

Ci-dessus sont trois techniques de codage couramment utilisées pour les variables catégorielles. Dans les applications pratiques, le choix de la technique de codage dépend du type de données spécifique, de la distribution et des exigences du modèle. Le codage à chaud convient aux situations dans lesquelles les variables catégorielles ont peu de valeurs, tandis que le codage par étiquettes convient aux variables catégorielles ordonnées. Si la variable catégorielle a plusieurs valeurs, l'utilisation d'un codage à chaud entraînera une explosion de dimensionnalité. Dans ce cas, vous pouvez envisager d'utiliser un codage par étiquette ou ordinal. Le principal besoin est que les différents modèles d’apprentissage automatique ont des exigences différentes en matière de technologie de codage. Par exemple, les modèles arborescents sont souvent capables de gérer des variables catégorielles brutes, mais les modèles linéaires nécessitent souvent un codage.

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