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。

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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'
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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
09-04 163
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 1670
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机器学习】零基础掌握OrdinalEncode数据预处理
Mr数据杨
11-09 375
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
02-02 894
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。
python 分类变量转因子变量_分类型变量转数值型变量:LabelEncoder 和 OrdinalEncoder的区别...
weixin_39755625的博客
12-09 929
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_...
数据预处理：特征编码
最新发布
Java/Python大数据随笔
03-28 1353
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 3552
关注”AI自研社“公众Hao，回复“编码”即可获得本文完整源码。 机器学习一般仅对数字特征有好，无法直接利用类别特征进行学习，一般我们在将数据输入算法进行训练前需要对类别特征进行编码处理，将其转换成数字特征。本文将为大家精心整理七种常用的类别特征的编码方法。 在具体介绍前，我们还是先创建好用于演示的数据集。 import pandas as pdimport numpy as npdata = { 'Temperature':['Hot','Cold','Very Hot','Wa...
Python 机器学习 决策树 数值型特征的处理
weixin_42098295的博客
02-26 1490
Python 机器学习中，特征提取是将原始数据转换为能够被模型有效利用的格式的过程。对于决策树模型而言，特征提取尤其重要，因为好的特征可以显著提升模型的预测性能。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的特征提取方法。数值型特征是机器学习中常见的一种特征类型，它指的是可以表示为数字的特征。特别是在构建决策树模型时，对数值型特征的处理是一个重要步骤。决策树能够直接处理数值型数据，但如何有效地利用这些数值型特征对模型的性能有重要影响。
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 1817
sklearn.preprocessing包提供了几个常用的转换函数，用于把原始特征向量转换为更适合估计器的表示。 转化器(Transformer)用于对数据的处理，例如标准化、降维以及特征选择等，提供的函数大致是： fit(x,y):该方法接受输入和标签，计算出数据变换的方式。 transform(x):根据已经计算出的变换方式，返回对输入数据x变换后的结果(不改变x) fit_transf...
python 数据处理中的 LabelEncoder ，OrdinalEncoder 和 OneHotEncoder
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05-28 6224
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）
兔清风的博客
09-23 1794
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
WHYbeHERE的博客
01-11 2387
使用OrdinalEncoder对有序分类变量进行编码转换
机器学习常用编码方式：标签编码、序列编码、独热编码、频数编码、目标编码
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07-14 6093
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 4601
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
qq_46218610的博客
07-19 899
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 5964
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）
GoWeiXH的小天地
04-22 2608
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
data+scenario+science+insight
06-19 566
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 目录 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 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 数据分箱 在数值型数据的离散化处理过程中，我们经常会将年龄进行分箱（例如，儿童、少年、青年、中年、老年等），因为不同年龄段人群之间的消费习惯、行为模式差异很大。 但是有的问题中又只需要将数据离散为两个区间，例
Python 的编码问题
mjhmjhmjh123的专栏
03-21 906
我在爬取网页解析的过程中出现了网页内容解析不了的问题，虽然用记事本打开是显示正常的汉字和符号，但用winhex打开就会出现乱码的问题（把它放到cmd中也显示乱码），这个一般就是编码问题，这种 编码应该很可能是 utf-8 ，能在winhex中正常显示汉字的应该是GB2312或者GBK编码，所以用正则表达式匹配感觉没问题，其实匹配不到，所以一般就需要将其转化为GBK或者GB2312格式 那么，
掌握机器学习与AI：数据预测与Python应用教程
在机器学习中处理数据时，了解数据类型是关键。数据类型主要分为三种： 1. 数值数据（Numerical）：这类数据包括整数和浮点数，用于表示数量和可以进行数学运算的数据。 2. 分类数据（Categorical）：这类数据用来...
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