Aplikasi pengekodan pembolehubah kategori dalam pembelajaran mesin

Pengekodan pembolehubah kategori ialah langkah prapemprosesan yang penting dalam pembelajaran mesin, digunakan untuk menukar pembolehubah kategori kepada format yang boleh difahami dan diproses oleh algoritma pembelajaran mesin. Pembolehubah kategori, juga dikenali sebagai pembolehubah kategori atau pembolehubah diskret, merujuk kepada pembolehubah yang mempunyai bilangan nilai yang mungkin terhad. Teknik pengekodan pembolehubah kategori yang biasa digunakan termasuk pengekodan satu panas, pengekodan label dan pengekodan binari. Melalui teknik pengekodan ini, kita boleh menukar pembolehubah kategori kepada pembolehubah berangka supaya algoritma pembelajaran mesin boleh memproses dan menganalisis pembolehubah ini dengan lebih baik.

1. Konsep pembolehubah kategori

Pembolehubah kategori ialah pembolehubah dengan bilangan nilai diskret yang terhad, digunakan untuk mewakili kategori atau jenis yang berbeza. Sebagai contoh, jantina ialah pembolehubah kategori dan boleh dibahagikan kepada "lelaki" dan "perempuan" juga merupakan pembolehubah kategori dan boleh dibahagikan kepada "merah", "biru" atau "hijau", dsb. Tiada hubungan berangka antara nilai ini, tetapi ia digunakan untuk membezakan kategori yang berbeza. Pembolehubah kategori memainkan peranan penting dalam statistik dan analisis data dan boleh digunakan untuk melakukan pelbagai analisis statistik dan inferens.

Dalam pembelajaran mesin, untuk membolehkan algoritma memproses dan menganalisis pembolehubah kategori, ia biasanya perlu ditukar kepada bentuk berangka. Walau bagaimanapun, penukaran langsung boleh mengakibatkan maklumat hilang atau disalahtafsir. Oleh itu, kita perlu menggunakan teknik pengekodan untuk menukar pembolehubah kategori kepada format berangka yang sesuai untuk memastikan ketepatan dan kesempurnaan data.

2. Teknik pengekodan yang biasa digunakan

1. Pengekodan One-Hot

Pengekodan satu panas ialah teknologi pengekodan yang menukar pembolehubah kategori kepada vektor binari. Setiap kategori sepadan dengan elemen, yang mana hanya satu elemen ialah 1, menunjukkan kategori semasa, dan elemen selebihnya ialah 0. Contohnya, jika anda mempunyai pembolehubah kategori dengan tiga kategori (A, B dan C), pengekodan satu panas kelihatan seperti ini:

A->[1,0,0]

B->[ 0 ,1,0]

C->[0,0,1]

Pengekodan satu panas mudah difahami dan mudah dilaksanakan, tetapi ia memerlukan ruang storan yang besar dan kurang cekap apabila memproses set data yang besar.

2. Pengekodan Label

Pengekodan label ialah kaedah menukar pembolehubah kategori kepada label integer, yang sering digunakan dalam peringkat kejuruteraan ciri algoritma pembelajaran mesin. Kelebihannya ialah ia boleh menukar nama kategori kepada label berangka, menjadikannya lebih mudah untuk algoritma memproses dan menganalisis data. Melalui pengekodan label, kami boleh memetakan kategori yang berbeza ke dalam nilai integer yang unik, yang boleh memudahkan perwakilan dan pengiraan data. Pada masa yang sama, pengekodan label juga boleh mengurangkan dimensi ruang ciri dan meningkatkan kecekapan algoritma. Ringkasnya, pengekodan label ialah alat berguna yang boleh membantu kami menangani data kategori dengan lebih baik.

Dalam perpustakaan scikit-learn Python, pengekodan label boleh dilaksanakan melalui kelas LabelEncoder. Kelas ini menukar nama kategori input kepada label integer dan mengembalikan objek pengekod label. Objek ini kemudiannya boleh digunakan untuk menukar nama kategori dalam data input kepada label integer yang sepadan.

3. Pengekodan Ordinal

Pengekodan ordinal ialah kaedah menukar pembolehubah kategori kepada integer tersusun. Pendekatan ini mengandaikan bahawa terdapat beberapa hubungan urutan antara kategori, dan integer yang lebih kecil mewakili tahap kategori yang lebih rendah. Sebagai contoh, andaikan kita mempunyai pembolehubah kategori dengan tiga kategori (rendah, sederhana dan tinggi), pengekodan ordinal akan kelihatan seperti ini:

rendah->1

sederhana->2

tinggi->3

Kelebihan pengekodan ordinal ialah ia dapat mengekalkan hubungan berurutan antara kategori dan menjimatkan ruang storan daripada pengekodan satu-panas. Walau bagaimanapun, ia menganggap beberapa hubungan berurutan antara kategori, yang mungkin tidak digunakan dalam semua kes.

Di atas ialah tiga teknik pengekodan yang biasa digunakan untuk pembolehubah kategori. Dalam aplikasi praktikal, pilihan teknik pengekodan bergantung pada jenis data, pengedaran dan keperluan model tertentu. Pengekodan satu panas sesuai untuk situasi di mana pembolehubah kategori mempunyai sedikit nilai, manakala pengekodan label sesuai untuk pembolehubah kategori tersusun. Jika pembolehubah kategori mempunyai banyak nilai, menggunakan pengekodan satu panas akan membawa kepada letupan dimensi Dalam kes ini, anda boleh mempertimbangkan untuk menggunakan pengekodan label atau ordinal. Keperluan utama ialah model pembelajaran mesin yang berbeza mempunyai keperluan yang berbeza untuk teknologi pengekodan. Sebagai contoh, model pokok selalunya dapat mengendalikan pembolehubah kategori mentah, tetapi model linear sering memerlukan pengekodan.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pengekodan pembolehubah kategori dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!