数据预处理之哑变量处理

最新推荐文章于 2024-10-28 15:20:31 发布
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文章标签： 人工智能 机器学习-深度学习
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数据预处理中的哑变量处理是将离散特征转换为二元特征，便于机器学习算法处理。本文介绍了使用Pandas的get_dummies函数进行哑变量处理的方法，讨论了处理多个离散取值的情况，以及避免虚拟变量陷阱和处理测试集的注意事项，旨在提升模型性能。

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

在特征工程中，数据预处理是一个关键的步骤，其目的是将原始数据转换为适合机器学习算法处理的形式。哑变量处理（Dummy Variable Encoding）是数据预处理中常用的技术之一，用于将具有离散取值的特征转换为机器学习算法可以理解的数值形式。

哑变量处理的基本原理是将每个离散取值的特征拆分为多个二元特征，每个二元特征代表特征的一个取值。这样做的目的是消除离散特征之间的序关系，并将其转换为数值特征，使得机器学习算法可以对其进行处理。下面将详细介绍哑变量处理的实现方法，并附上相应的源代码示例。

假设我们有一个包含性别（Gender）特征的数据集。该特征有两个离散取值：男（Male）和女（Female）。我们希望将该特征转换为机器学习算法可以处理的数值形式。

首先，我们可以使用Pandas库加载数据集，并查看数据的前几行以了解其结构。

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_c
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特征工程之数据预处理——哑变量处理
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超级详细的特征哑变量处理
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用spss做哑变量（含spss安装教程）
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获取行业哑变量 from jqdatasdk import * #以上证50为例 stocks = get_index_stocks('000016.XSHG') df2 = pd.DataFrame(list(map(lambda x:get_industry(x,strfdatenow)[x]['sw_l1']['industry_code'],stocks)), index=stocks,columns=['ind']) df2 = pd.get_dummies
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数据预处理——哑编码 C++实现及案例
05-23
哑编码（One-Hot Encoding）是将分类变量转换为数字变量的一种常用方法。其原理是将每个分类变量的取值都转换成一个新的二元变量，取值为0或1，其中只有一个变量取值为1，其他变量都取值为0。这种方法可以避免将分类变量的取值按照大小排序，从而保留分类变量的本质特征。 C++实现哑编码可以采用如下代码： ```c++ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; vector<vector<int>> one_hot_encoding(vector<int> categories) { int n = categories.size(); int m = *max_element(categories.begin(), categories.end()) + 1; vector<vector<int>> encoding(n, vector<int>(m)); for (int i = 0; i < n; i++) { encoding[i][categories[i]] = 1; } return encoding; } int main() { vector<int> categories = {0, 1, 2, 0, 1, 2}; vector<vector<int>> encoding = one_hot_encoding(categories); for (int i = 0; i < encoding.size(); i++) { for (int j = 0; j < encoding[i].size(); j++) { cout << encoding[i][j] << " "; } cout << endl; } return 0; } ``` 上述代码中，`one_hot_encoding` 函数接受一个整数向量 `categories`，返回一个矩阵 `encoding`，矩阵的每一行表示一个样本的哑编码结果。首先，计算出 `categories` 中的最大值（加1是为了保证所有取值都能被编码），然后创建一个 `n x m` 的矩阵 `encoding`，其中 `n` 是样本数，`m` 是最大值加1。接下来，遍历每个样本，将对应的变量编码为1，其他变量编码为0，最后返回哑编码矩阵。 运行上述代码，输出结果如下： ``` 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ``` 以上即为哑编码的C++实现。下面给出一个简单的案例说明如何使用哑编码。 假设我们有一份学生信息数据表，其中包含了学生的姓名、性别和年级等分类变量。我们希望将这些变量转换为数字变量，并且使用哑编码进行处理。我们可以使用以下代码读取数据并进行哑编码： ```c++ #include <iostream> #include <fstream> #include <sstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; vector<vector<int>> one_hot_encoding(vector<int> categories); int main() { ifstream infile("students.csv"); string line; vector<string> column_names; map<string, vector<int>> data; while (getline(infile, line)) { if (column_names.empty()) { // 读取列名 stringstream ss(line); string column_name; while (getline(ss, column_name, ',')) { column_names.push_back(column_name); } } else { // 读取数据 stringstream ss(line); string value; int i = 0; while (getline(ss, value, ',')) { data[column_names[i]].push_back(stoi(value)); i++; } } } infile.close(); // 哑编码 vector<vector<int>> encoding; for (auto& column_name : column_names) { encoding = one_hot_encoding(data[column_name]); cout << column_name << ":" << endl; for (int i = 0; i < encoding.size(); i++) { for (int j = 0; j < encoding[i].size(); j++) { cout << encoding[i][j] << " "; } cout << endl; } cout << endl; } return 0; } vector<vector<int>> one_hot_encoding(vector<int> categories) { int n = categories.size(); int m = *max_element(categories.begin(), categories.end()) + 1; vector<vector<int>> encoding(n, vector<int>(m)); for (int i = 0; i < n; i++) { encoding[i][categories[i]] = 1; } return encoding; } ``` 上述代码中，我们首先使用 `ifstream` 读取 `students.csv` 文件，其中包含了学生信息数据表。然后，将数据存储在一个名为 `data` 的 `map` 中，其中键为列名，值为该列对应的数据。接下来，我们遍历每一列，使用 `one_hot_encoding` 函数对该列进行哑编码，并输出结果。 运行上述代码，输出结果如下： ``` name: 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 gender: 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 grade: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 ``` 以上即为使用哑编码处理学生信息数据表的C++代码。通过将分类变量转换为数字变量，我们可以使用更多的机器学习算法来处理这些数据。
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