機械学習の分類にはワンホットエンコーディングが不可欠ですか?

Python のワン ホット エンコーディング: 機械学習でのカテゴリ特徴量の処理

ワン ホット エンコーディングは、機械学習でカテゴリ変数を変換するために使用される手法ですバイナリベクトルに変換します。これは、多数の一意の値を持つカテゴリ変数を扱うときによく使用されます。

分類には 1 つのホット エンコーディングが必要ですか?

はい、1 つのホット エンコーディングです。通常、数値入力を期待する分類子を使用する場合に必要です。カテゴリ変数は本質的に数値ではないため、分類子はそれを直接解釈できません。ワン ホット エンコーディングは、カテゴリ変数を、それぞれの一意の値の有無を表すバイナリ ベクトルに変換します。

Python のステップバイステップ ワン ホット エンコーディング

アプローチ 1: Pandas pd.get_dummies を使用する

この方法は、一意の値の数が限られた小規模なデータセットに適しています。

import pandas as pd

# Create a pandas Series with categorical data
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a'])

# One hot encode the Series
one_hot = pd.get_dummies(s)

print(one_hot)

アプローチ 2: Scikit を使用する-Learn

Scikit-learn の OneHotEncoder は、エンコード プロセスの柔軟性と制御を強化します。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# Create a numpy array with categorical data
data = np.array([['a', 'b', 'c'], ['a', 'c', 'b']])

# Create an encoder
enc = OneHotEncoder()

# Fit the encoder to the data
enc.fit(data)

# Transform the data
one_hot = enc.transform(data).toarray()

print(one_hot)

エンコーディングのスタック問題の解決

ワン ホット エンコーディングがスタックするコードの 3 番目の部分は、次の理由による可能性があります:

• メモリ制約: ワン ホット エンコーディングにより、メモリの大幅な増加が発生する可能性があります。特徴の数、特にカーディナリティの高いカテゴリ変数の場合。これにより、メモリの問題が発生する可能性があります。
• 計算量: 1 つのホット エンコーディングの時間計算量は O(N * C) です。ここで、N は行数、C は行数です。ユニークな価値観。これは、大規模なデータセットの場合、計算負荷が高くなる可能性があります。

これらの問題に対処するには、次のことができます:

• 一意の値の数を減らす: マージを検討する
• スパース エンコーディングを使用する: スパース エンコーディングは、バイナリ ベクトルを完全なベクトルではなくインデックスのリストとして表します。これにより、メモリを節約し、計算を高速化できます。
• 増分/部分エンコードを使用します。 メモリの枯渇を避けるためにデータをバッチでエンコードします。
• 最適化するライブラリの使用を検討してください。エンコード: カテゴリ エンコーダのようなライブラリは、効率的でスケーラブルなエンコード アルゴリズムを提供します。

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