机器学习任务中,数据处理是非常重要的一步。特别是在分类问题中,标称数据的处理对于模型的训练和预测有着重要的影响。目标编码(target encoding)是一种...

252 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文介绍了在机器学习分类问题中,目标编码作为标称数据处理的一种方法,其通过将类别映射到目标变量的平均值来提高模型预测准确率。文章以Python为例,展示了如何在scikit-learn的iris数据集上实现目标编码,包括计算类别平均值、编码数据集以及封装成可复用的函数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

机器学习任务中,数据处理是非常重要的一步。特别是在分类问题中,标称数据的处理对于模型的训练和预测有着重要的影响。目标编码(target encoding)是一种常用的标称数据处理方法,可以有效地提高模型的预测准确率。

目标编码的思想是将分类变量的每个类别映射到一个实数值,这个实数值代表着该类别在目标变量上的平均值。具体地,对于每个类别,计算该类别下目标变量的平均值,然后用这个平均值代替原来的类别值。这样,我们就得到了一个新的数值型的特征。

下面我们就来看一下如何使用 Python 进行目标编码的实现。

首先,我们需要一个数据集。这里我们使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集作为例子:

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

iris = load_iris()
df = pd
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值