기계 학습을 위해 Python에서 원-핫 인코딩을 수행하는 방법: 기술 및 최적화 가이드?

Python에서 원-핫 인코딩을 수행하는 방법

원-핫 인코딩은 범주형 변수를 이진 벡터로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 많은 분류자가 숫자 특징을 요구하기 때문에 이는 기계 학습 분류 문제에 필요한 경우가 많습니다.

상황에 대한 권장 사항

귀하의 경우 데이터의 비율이 높기 때문에 범주형 변수의 경우 원-핫 인코딩을 사용하는 것이 좋습니다. 인코딩이 없으면 분류자는 서로 다른 카테고리 간의 관계를 이해하지 못할 수 있습니다.

원-핫 인코딩에 Pandas 사용

한 가지 접근 방식은 pd를 사용하는 것입니다. .get_dummies() Pandas 라이브러리의 메소드. 이 방법은 범주형 변수를 별도의 더미 변수로 변환합니다.

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'cat_feature': ['a', 'b', 'a']
})

encoded_data = pd.get_dummies(data['cat_feature'])

원핫 인코딩에 Scikit-Learn 사용

또 다른 옵션은 Scikit의 OneHotEncoder 클래스를 사용하는 것입니다. -배우다. 이 클래스는 인코딩 프로세스에 대해 보다 세밀한 제어를 제공합니다.

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
encoded_data = encoder.fit_transform(data[['cat_feature']])

인코딩 문제 해결

인코딩 프로세스 중에 성능 문제가 발생하는 경우 다음을 시도해 보세요. :

• 범주 수 줄이기: 범주형 변수에 고유 범주 수가 많으면 더미 변수도 많이 생성됩니다. 유사한 범주를 결합하거나 계층적 인코딩을 사용하는 것이 좋습니다.
• 희소 인코딩 사용: 희소 인코딩은 희소 행렬을 생성하여 메모리를 절약하고 대규모 데이터 세트의 성능을 향상시킬 수 있습니다. pd.get_dummies()에서 sparse=True를 설정하거나 Scikit-learn에서 SparseRepresentation 클래스를 사용하세요.
• 코드 최적화: 벡터화된 작업을 사용하여 효율성을 높이세요. 성능 집약적인 작업에는 numpy 또는 기타 최적화된 라이브러리를 사용하는 것이 좋습니다.

위 내용은 기계 학습을 위해 Python에서 원-핫 인코딩을 수행하는 방법: 기술 및 최적화 가이드?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!