Python使用sklearn提供的MultiLabelBinarizer函数进行多标签分类变量的独热编码

最新推荐文章于 2024-01-17 10:00:00 发布

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本文介绍了如何利用Python的sklearn库中的MultiLabelBinarizer函数，对多标签分类变量进行独热编码。通过示例展示了如何对含有多个标签的样本进行转换，以便于机器学习算法的处理。

Python使用sklearn提供的MultiLabelBinarizer函数进行多标签分类变量的独热编码

在机器学习领域中，多标签分类是一种重要的分类方式，其中一个样本可以被分到多个类别之中。而对于这种情况，我们需要使用MultiLabelBinarizer函数进行独热编码，使得输入的数据能够被机器学习算法所接受。

首先，我们需要导入相关的库和数据集：

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
   
   'A': [

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python使用sklearn中的MultiLabelBinarizer函数将多标签的分类变量进行独热编码（One-Hot Encode Features With Multiple Labels）

data+scenario+science+insight

01-30

3032

python使用sklearn中的MultiLabelBinarizer函数将多标签的分类变量进行独热编码（One-Hot Encode Features With Multiple Labels）

使用Scikit-learn中的MultiLabelBinarizer函数进行多标签分类变量的独热编码

YOLOv6666的博客

09-19

386

如果一个样本具有某个标签，则对应位置的值为1，否则为0。这对于处理多标签分类问题是非常有用的，它将多标签分类转换为多个二元分类问题，从而可以使用各种机器学习算法进行建模和预测。这样做的好处是，它将多标签分类转换为了多个二元分类问题，使得我们可以使用任何处理二元分类问题的机器学习算法。可以看到，通过inverse_transform函数，我们成功地将编码后的二进制矩阵转换回了原始的多标签分类变量。我们可以看到，第一行对应的样本具有标签’体育’和’新闻’，所以第一行的第二列和第三列的值为1，其他位置的值为0。

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【特征工程】分类变量：MultiLabelBinarizer对多标签数据进行编码

最新发布

WHYbeHERE的博客

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对多标签数据进行编码，MultiLabelBinarizer的介绍、优缺点及代码案例

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4233

众所周知，当我们遇到nominal型特征时（统计学上称为定性变量），也就是用文字或字符串进行表示的变量，有时候需要将此类定性变量转换为定量变量（数值），从而进行下一步的数据分析或挖掘。在sklearn中，有一个非常方便的class——LabelBinarizer。利用LabelBinarizer可以快速进行one-hot编码，实现定性变量定量化。话不多说，看代码： import numpy as np # 先创建一个特征 nomial = np.array([["A"],

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[特征工程-独热编码（One-Hot Encoding）](https://img-blog.csdnimg.cn/ce180bf7503345109c5430b615b599af.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAVG9tb3Jyb3fvvJs=,size_...

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白糖炒栗子

09-15

5672

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MultiLabelBinarizer详解

程序认生

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多标签分类格式对于多标签分类问题而言，一个样本可能同时属于多个类别。如一个新闻属于多个话题。这种情况下，因变量yy需要使用一个矩阵表达出来。而多类别分类指的是y的可能取值大于2，但是y所属类别是唯一的。它与多标签分类问题是有严格区别的。所有的scikit-learn分类器都是默认支持多类别分类的。但是，当你需要自己修改算法的时候，也是可以使用scikit-learn实现多类别分类的前...

标签二值化LabelBinarizer

和而不流

08-30

3万+

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【Python机器学习】零基础掌握LabelBinarizer数据预处理

Mr数据杨

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sklearn中的MultiLabelBinarizer函数

Hekena的博客

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一代目Jackson的博客

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摘要：多标签分类任务中，总要构造模型输入数据-多标签的Label，MultiLabelBinarizer函数提供了许多的方便，轮子不造也是要学一学的。 In [3]: from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer ...: mlb = MultiLabelBinarizer(classes = [2,3,4,5,6,1]) # 注意这里加了classes参数 ...: mlb.fit_transform([(1, 2),.

标签的独热编码——LabelBinarizer()

SoulMartyr的博客

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[这是一个简单的备忘录] LabelBinarizer()是sklearn.preprocessing中的一个函数，通过这个函数可以实现机器学习中国对图像标签的独热编码。 独热编码是一种二进制编码，通俗的讲独热编码主要满足以下几个条件：图像有n类，则编码长度为n 对第i类编码，只有第i位置1，其余为0 (1≤i≤n1 \leq i \leq n1≤i≤n) 在使用LabelBinarizer()时，首先要申明一个变量作为其载体（具体名词我不知道），再分别调用fit与transform函数实现。

通过MultiLabelBinarizer进行multi-label分类任务的数据预处理

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qq_34211618的博客

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数据处理时有时需要将离散特征进行独热编码或者哑变量编码。两者的区别如下所示上述图片引用自 https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7792693.html 两者区别似乎不是很大。 LabelBinarizer 将标签矩阵二值化 from sklearn import preprocessing from sklearn import tree # hel...

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