机器学习中的分类数据处理方法：序号编码（Ordinal Encoding）Python实现

最新推荐文章于 2024-03-28 15:49:53 发布
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文章标签： 机器学习 python 分类
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本文介绍了机器学习中处理分类数据的一种方法——序号编码，它将类别特征转化为连续整数。通过Python的LabelEncoder实现示例，展示了如何进行编码。尽管这种方法简单有效，但可能误导模型认为类别间存在大小关系。

机器学习中的分类数据处理方法：序号编码（Ordinal Encoding）Python实现

在机器学习中，分类数据是指取离散型数值的特征，这些特征需要经过离散化处理才能被算法使用。分类数据处理方法包括独热编码和序号编码。本文将介绍序号编码的 Python 实现。

序号编码是一种把不同类别的特征值转换为连续整数的方法，对于有大小关系的类别特征非常有效。例如，衣服尺码 S、M、L 可以通过序号编码分别映射为 0、1、2。但是，序号编码存在一个问题，即它会给模型带来错误的假设，即每个值之间的大小是相等的。

在 Python 中，我们可以使用 LabelEncoder 类来进行序号编码。下面是一个例子：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 定义一个包含不同分类特征值的列表
data = ['red', 'green'
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机器学习：序号编码的标称数据处理方法（Python实现）
ByteWhiz的博客
09-04 176
在机器学习领域，数据预处理是一个关键的步骤，而标称数据的处理是其中的一项重要任务。因此，在一些机器学习算法中，可能需要进一步进行独热编码（One-Hot Encoding）等处理，以便更好地表示标称数据之间的差异。通过序号编码，我们将标称数据转换为了连续的整数值。在这个例子中，'红色’被编码为1，'蓝色’被编码为0，'绿色’被编码为2，'黄色’被编码为3。通过序号编码，我们可以将标称数据转换为数值特征，以便在机器学习算法中使用。序号编码是一种常用的标称数据处理方法，可以将标称数据转换为连续的整数值。
机器学习类别/标称（categorical）数据处理：独热编码(One Hot Encoding)
data+scenario+science+insight
08-27 1801
机器学习类别/标称（categorical）数据处理：独热编码(One Hot Encoding) 序号编码：序号编码通常用于处理类别间具有大小关系的数据 可以通过导入sklearn.preprocessing中的OrdinalEncoder进行处理。 独热编码：通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。 可以通过导入sklearn.preprocessing中的OneHotEncoder，创建哑变量进行处理。或者使用pandas的get dummy方法； 二进制编码：二进制编码主要分为两步
Python 实现数据编号的几种方法 Python源码
11-02
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【Python机器学习】零基础掌握OrdinalEncode数据预处理
Mr数据杨
11-09 485
通过，可以将非数值特征转换成数值形式，以适配大多数机器学习算法的需要，这一点在星级餐厅菜品口味编码案例中得到了直观的展示。编码后的数据不仅便于进行统计分析，还可以被用于建模预测等高级任务。数据可视化为分析提供了直观的辅助，使得关系和模式一目了然。简而言之，是一种将分类文本数据量化，从而使其可计算、可分析的高效工具。优点总结，在数据预处理中极为有用，特别是在处理有序类别数据时。它将文本数据转换为易于机器学习模型理解的数值形式，同时保持数据的有序性。这样的转换为后续的数据分析、模型训练以及结果解释提供了便利。
Python中的序列
zxj20041003的博客
02-02 915
因此，列表、元组和字符串，Python 将它们统称为序列。根据是否能被修改这一特性，可以将序列分为可变序列和不可变序列：比如列表就是可变序列，而元组和字符串则是不可变序列。
数据预处理：特征编码
最新发布
Java/Python大数据随笔
03-28 1487
在机器学习中，处理离散属性（分类特征/类别特征）是一个重要的任务，需要将离散属性转换为可供模型使用的数值表示机器学习算法本质上都是在基于矩阵做线性代数计算，因此参加计算的特征必须是数值型的，对于非数值型的特征需要进行编码处理分类特征是用来表示分类的，分类特征是离散的，非连续的。例如性别（男/女）、等级（优/良/合格）等有些分类特征也是数值，例如，账号ID、IP地址等，但是这些数值并不是连续的。连续的数字是数值特征，离散的数字是分类特征。
机器学习中七种常用的类别变量编码方法
白话机器学习
04-23 3623
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Python 机器学习 决策树 数值型特征的处理
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02-26 1608
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数据预处理 第6篇：数据预处理（标准化、归一化、分类数据编码和离散化）...
悦光阴的博客
07-30 1850
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12-09 952
import numpy as npfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OrdinalEncoderx = [['Male',1],['Female',3],['Female',2]]x2 = np.array(x)enc = OrdinalEncoder()le = LabelEncoder()x_transform = enc.fit_...
python 数据处理中的 LabelEncoder ，OrdinalEncoder 和 OneHotEncoder
weixin_40245496的博客
05-28 6318
LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号。处理标签专用，处理多维数组用OrdinalEncoder from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 输出： array([0,0,3,2,1]) ———————————————— 版权声明：本文为优快云博主「hiptonese」的原创文章，遵循C
十个最常用机器学习算法编码指南（Python版）
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09-23 1813
LinearRegression #Import Library #Import other necessary libraries like pandas, #numpy... from sklearn import linear_model #Load Train and Test datasets #Identify feature and response variable(s) and
【特征工程】 分类变量：使用OrdinalEncoder对序数特征进行编码
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使用OrdinalEncoder对有序分类变量进行编码转换
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07-14 6642
在机器学习中，处理离散属性（也称为分类变量或类别特征）是一个重要的任务，需要将离散属性转换为可供模型使用的数值表示。
python 独热码_Python机器学习之独热编码（一）
weixin_29775447的博客
02-03 4638
在机器学习算法中，常会遇到分类特征是离散的，无序的。例如：性别有男、女，城市有北京，上海，深圳等。性别特征：["男"，"女"] => 0，1地区特征：["北京"，"上海，"深圳"] => 0，1，2工作特征：["演员"，"厨师"，"公务员"，"工程师"，"律师"] => 0，1，2，3，4比如，样本(女，北京，工程师)=>(1，0，3)，但是，这样的特征处理并不能直接放入...
（python基础）遇到的Encoder
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任务一：对Sex列进行OneHot编码 方法1：pd.get_dummies 这是pandas自带的将数据转成独热编码的方式，简单，并且好用，可以当做首选，尤其是表格数据的时候。详情可以参考官方文档，也可以简单的参考一下这篇笔记pandas.get_dummies 的用法。 注意： get_dummies转独热编码，是针对离散的字符串的数据，整数的话我发现仍然保留原来的样子。 方法2：OneHotEncoder() 看了好几个博客，说这种方式只能对整数进行编码，字符串不行，但是我今天试了一下..
python三种编码OneHotEncoder,LabelEncoder,OrdinalEncoder对比
totobey的博客
04-09 6182
1.LabelEncoder # LabelEncoder：Encode target labels with value between 0 and n_classes-1 # This transformer should be used to encode target values *i.e.* `y`, and not the input `X`. #1.LabelEncoder用来给lable编码（而不是特征），编码后的值为 0 and n_classes-1 #2.如果transform的时
机器学习 - 特征工程 - 多种编码方式的实现（Python）
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机器学习 - 特征工程 - 多种编码方式的实现（Python） 序号编码 使用 replace 实现 使用 map 实现 One_Hot 编码 pandas 实现 sklearn 实现 二进制编码 实现代码 运行效果
特征工程之数据分箱、Nominal特征编码、Ordinal分类特征编码、特征交叉组合、特征差分
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