머신러닝 분류에 One Hot Encoding이 필수인가요?

Python의 원 핫 인코딩: 기계 학습에서 범주형 기능 처리

원 핫 인코딩은 기계 학습에서 범주형 변수를 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 이진 벡터로. 고유한 값이 많은 범주형 변수를 처리할 때 자주 사용됩니다.

분류에 One Hot Encoding이 필요한가요?

네, One Hot Encoding은 일반적으로 숫자 입력이 필요한 분류자를 사용할 때 필요합니다. 범주형 변수는 본질적으로 숫자형 변수가 아니므로 분류자가 이를 직접 해석할 수 없습니다. 원 핫 인코딩은 범주형 변수를 각 고유 값의 유무를 나타내는 이진 벡터로 변환합니다.

Python의 단계별 1단계 핫 인코딩

접근법 1: Pandas pd.get_dummies 사용

이 방법은 고유 값 수가 제한된 소규모 데이터 세트에 적합합니다.

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)

접근법 2: Scikit 사용 -Learn

Scikit-learn의 OneHotEncoder는 인코딩 프로세스에 대해 더 많은 유연성과 제어 기능을 제공합니다.

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)

인코딩 중단 문제 해결

하나의 핫 인코딩이 중단되는 코드의 세 번째 부분은 다음 이유 때문일 수 있습니다.

• 메모리 제약: 하나의 핫 인코딩으로 인해 특히 카디널리티가 높은 범주형 변수의 경우 기능 수가 많습니다. 이로 인해 메모리 문제가 발생할 수 있습니다.
• 계산 복잡성: 하나의 핫 인코딩의 시간 복잡도는 O(N * C)입니다. 여기서 N은 행 수이고 C는 행 수입니다. 고유한 가치. 이는 대규모 데이터 세트의 경우 계산 집약적일 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하려면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고유 값 수 줄이기: 병합 고려 또는 유사한 값을 가진 범주형 변수를 집계합니다.
• 희소 인코딩 사용: 희소 인코딩은 이진 벡터를 전체 벡터가 아닌 인덱스 목록으로 나타냅니다. 이렇게 하면 메모리를 절약하고 계산 속도를 높일 수 있습니다.
• 증분/부분 인코딩 사용: 데이터를 일괄적으로 인코딩하여 메모리 소모를 방지합니다.
• 최적화하는 라이브러리 사용을 고려하세요. 인코딩: 카테고리 인코더와 같은 라이브러리는 효율적이고 확장 가능한 인코딩 알고리즘을 제공합니다.

위 내용은 머신러닝 분류에 One Hot Encoding이 필수인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!