标称变量或分类变量的数值编码方法（Python实现）

最新推荐文章于 2024-05-15 11:02:20 发布

代码编织匠人

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本文介绍了在数据分析和机器学习中如何将标称变量或分类变量编码为数值，包括独热编码、标签编码和二进制编码，并提供了Python实现的代码示例。

在数据分析和机器学习任务中，我们经常需要处理包含标称变量或分类变量的数据。标称变量是一种离散的变量类型，其取值为一组特定的类别或标签。然而，大多数机器学习算法和统计模型要求输入的数据为数值形式。因此，我们需要将标称变量或分类变量编码为数值变量，以便能够在这些模型中使用。

本文将介绍几种常见的标称变量或分类变量编码方法，并提供使用Python进行实现的示例代码。

独热编码（One-Hot Encoding）
独热编码是最常见和简单的标称变量编码方法之一。它将每个类别转换为一个二进制特征，并为每个特征引入一个新的虚拟变量。具体步骤如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含标称变量的数据集
data = pd.DataFrame({
   
   'color': [

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有序标称变量编码为数值变量详解及实践 Python

HackQuestR的博客

09-06

209

有序标称变量编码为数值变量详解及实践 Python在数据处理和机器学习任务中，我们经常会遇到需要将有序标称变量（ordinal categorical variables）编码为数值变量（numerical variables）的情况。有序标称变量是指具有一定顺序或层次关系的离散变量，而数值变量则是指连续或离散的数值。在本文中，我们将详细解释有序标称变量编码为数值变量的方法，并提供使用Python进行实践的示例代码。

标称变量（Categorical Features）或者分类变量（Categorical Features）编码为数值变量（Continuous Features）

data+scenario+science+insight

05-06

702

标称变量（Categorical Features）或者分类变量（Categorical Features）编码为数值变量（Continuous Features）或者数值变量（Numeric Features） one-hot到底是什么鬼？ sklearn.preprocessing.LabelBinarizer() sklearn.preprocessing.MultiLabelBinarizer() pd.get_dummies() 如果你的...

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分类变量编码python处理

m0_52488320的博客

03-16

3967

当变量为分类变量，又可称定性变量时，文字时无法进行数学运算的，需要将其转化。分类变量可以分为有序分类与无序分类，如奖学金的等级、疫情的风险区等属于有序分类，而省份、国家、地区等是没有优劣之分的，属于无序变量。此外，分类变量还可以分为为二分类与多分类，如性别、是否为“XX”等为二分类，可以直接转化为0-1变量，其余即为多分类。在处理上，二分类可以转化为0-1变量或虚拟变量直接用于数学运算，而多分类变量如果是等距有序的同样可以直接运算，若是无序的或非等距的...

关于分类数据编码所需了解的所有信息（使用Python代码）

TensorFlowNews

10-18

1969

作者|SHIPRA SAXENA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 总览了解什么是分类数据编码了解不同的编码技术以及何时使用它们介绍机器学习模型的性能不仅取决于模型和超参数，还取决于我们如何处理并将不同类型的变量输入模型。由于大多数机器学习模型仅接受数值变量，因此对分类变量进行预处理成为必要的步骤。我们需要将这些分类变量转换为数字，以便该模型能够理解和提取有价值的信息。典型的数据科学家花费70-80％的时间来清理和准备数据。转换分类数据是不可避免的活动。它不仅可以提高

数据建模-变量编码（数值化）方法

baidu_38432186的博客

11-15

3191

为什么要编码？模型中的预测模型都只能对数值类型进行建模分析（Catboost模型可以直接对类别变量建模），所以需要对离散变量进行编码。编码原则：保证编码后变量的距离可计算且符合原始变量之间的距离度量。 编码方法根据是否需要预测变量（也称目标、因变量、标签）分为有监督和无监督编码。无监督编码 1、One-hot编码（一位有效编码）不可排序的离散变量编码，例如：性别 2、Dummy variable编码（哑变量编码）不可排序的离散变量编码 3、Lable编码（标签编码）可排序的离散变量编码，例如：学

深度学习编码分类变量的3种方法

CDA数据分析师

12-23

941

作者 | CDA数据分析师像Keras中的机器学习和深度学习模型一样，要求所有输入和输出变量均为数字。这意味着，如果你的数据包含分类数据，则必须先将其编码为数字，然后才能拟合和评估模型。两种最流行的技术是整数编码和一种热编码，尽管一种称为学习嵌入的较新技术可能在这两种方法之间提供了有用的中间立场。在本教程中，您将发现在Keras中开发神经网络模型时如何编码...

python（一）变量，常量，编码，数据类型

weixin_34220179的博客

01-14

149

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

随机森林来进行特征选择（Python代码实现）

Chelseady的博客

09-08

1万+

参考来源：https://www.toutiao.com/a6644771438534328836/ 当数据集的特征过多时，容易产生过拟合，可以用随机森林来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的数据集，利用这个数据集，确定一个阈值，选出来对模型训练帮助最大的一些特征，筛选出重要变量后可以再训练模型；数据集是从kaggle网站上下载的lend club数据，通过随机森林筛选出对预测是否逾期的重...

【类别变量编码与模型评估】：选择正确的编码方式来优化评估指标

类别变量编码是数据预处理的重要步骤，它将非数值数据转换成数值形式，以满足大多数机器学习算法对输入数据格式的要求。类别变量，又称名义变量或定性变量，其值属于一个固定集合，表示的是离散的类别信息。例如，在...

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wuxingge的博客

08-16

1850

pycharm设置Python版本File->Settings->Project->Project Interpreter，设置本地安装的Python解释器版本。

python：变量

OceanStar的博客

05-15

648

等号（=）用来给变量赋值。等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值Python允许你同时为多个变量赋值。您也可以为多个对象指定多个变量。每个变量使用前必须赋值，变量赋值之后该变量才会被创建一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。

Python实现类别变量的独热编码（One-hot Encoding）

Gefangenes的博客

06-02

3480

本文介绍基于下与两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——的方法。目录在数据处理与分析领域，对数值型与字符型加以是不可或缺的预处理操作；这里介绍两种不同的方法。

标识变量的使用

weixin_30532987的博客

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1078

标志变量，可以为一个布尔变量（0/1），也可以为整数值， bool flag = false; int status = 0; {0, 1, 2, 3, 4} 集合中间的数取值标志变量，也可以是数组的形式，只不过数组的长度要和题中所涉及元素的个数保持一致，类型也是布尔； bool takens[10]; ...

处理数据中分类变量的三种方法（附代码实现）

Qlz的博客

02-06

9794

本文是将kaggle Courses中 Categorical Variables | Kaggle进行了翻译并且加入自己的理解，如有地方不清楚，可以查阅原文文章目录介绍三种方法1）删除分类变量2）Ordinal Encoding （序数编码）3）One-Hot Encoding代码实现Drop columns with categorical dataOrdinal encodingOne-hot encoding 介绍一个分类变量只能取到有限变量的值考虑一项调查，询问您吃早餐的频率并提供四个.

【python数据预处理系列】使用Pandas的factorize()函数进行类别编码(整数编码)

2301_81199775的博客

05-15

1205

在数据处理中，我们经常需要将数据转换为数值数据或类别数据，以便于机器学习模型的处理。本文将介绍如何使用Pandas的factorize()函数对类别数据进行整数编码。通过一个简单的示例，我们将演示如何使用factorize()函数将类别数据转换为整数编码，并展示转换前后的数据对比。

Python机器学习：One Hot 编码处理分类变量

Sukey666666的博客

12-27

1491

pandas里面的get_dummies()方法，一行代码生成虚拟变量。

深度盘点：类别型特征编码方法总结

Python学习与数据挖掘

12-04

5434

本文系统梳理了9种类别型特征的编码方法。如有不足，还望指正。一、背景当我们预处理数据时，碰到类别型变量，需要将它们编码转换后才能输入进模型当中。按照不同的划分标准，类别型变量有：● 按照类别是否有序：有序和无序的类别特征。● 按照类别数量：高基类和低基类的类别特征。针对不同的类别特征和任务，可选的类别特征编码方法也不一样。本文主要介绍常见且好用的类别编码方法，希望对大家有所帮助。二、方法1. 标签编码（Label Encoder）标签编码就是简单地赋予不同类别，不同的数字标签。属于硬编码，优点是简单直白，网

树模型对类别变量的 7 种处理方法（Python代码）

Python学习与数据挖掘

04-20

3719

在数据挖掘项目的数据中，数据类型可以分为两种：有序的连续数值和无序的类别型特征。对于xgboost、GBDT等boosting树模型，基学习通常是cart回归树，而cart树的输入通常只支持连续型数值类型的，像年龄、收入等连续型变量Cart可以很好地处理，但对于无序的类别型变量（如职业、地区等），cart树处理就麻烦些了，如果是直接暴力地枚举每种可能的类别型特征的组合，这样找类别特征划分点计算量也很容易就爆了。在本文中，我将列举了树模型对于类别型特征处理的常用方法，欢迎深入探讨，喜欢记得点赞、关注

python数据处理:对类别Category进行编码(转化为数值)

最新发布

09-18

<think> 我们按照要求构建数据处理流程，每一步都进行详细说明和代码实现。注意：由于模拟数据集需要包含目标变量，我们假设这是一个分类问题（目标变量为二元或多元类别）。步骤： 1. 生成含1000个样本的模拟数据集（包含数值型和分类型特征，以及目标变量） 2. 人为添加缺失值、异常值、重复值 3. 均值填充缺失值 4. 使用3σ原则处理异常值（将异常值替换为均值） 5. 删除重复值 6. 筛选相关系数大于0.9的两两特征（删除其中一个） 7. 对名义属性特征进行独热编码 8. 特征标准化（Z-score标准化） 9. PCA降维（保留95%的方差） 10. 分层抽样（按目标变量抽取80%的样本） 11. 选择一个维度特征绘制bins=10的直方图由于步骤较多，我们分步进行。 </think> ### 模拟数据集处理流程完整实现 #### 1. 创建模拟数据集 (1000个样本) ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_classification # 创建数值型特征 X, y = make_classification( n_samples=1000, n_features=10, n_informative=6, n_redundant=2, random_state=42 ) # 添加分类型特征 data = pd.DataFrame(X, columns=[f'num_{i}' for i in range(10)]) data['category'] = np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=1000) data['region'] = np.random.choice(['East', 'West', 'North', 'South'], size=1000) data['target'] = y # 目标变量 ``` #### 2. 人为添加数据问题 ```python # 添加缺失值 (5%随机缺失) mask = np.random.choice([True, False], size=data.shape, p=[0.05, 0.95]) data = data.mask(mask) # 添加异常值 (3σ原则) for col in data.select_dtypes(include=[np.number]).columns: if col != 'target': mean = data[col].mean() std = data[col].std() outlier_mask = (data[col] < mean - 3*std) | (data[col] > mean + 3*std) data.loc[outlier_mask, col] = np.nan # 标记为缺失待处理 # 添加重复值 (5%重复) duplicates = data.sample(frac=0.05, random_state=42) data = pd.concat([data, duplicates], ignore_index=True) ``` #### 3. 数据清洗流程 ```python from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.model_selection import train_test_split # (1) 均值填充缺失值 num_cols = data.select_dtypes(include=[np.number]).columns.drop('target') num_imputer = SimpleImputer(strategy='mean') data[num_cols] = num_imputer.fit_transform(data[num_cols]) # (2) 3σ原则处理异常值（已在上步标记为缺失并填充） # (3) 删除重复值 data = data.drop_duplicates().reset_index(drop=True) # (4) 筛选高相关特征 (r>0.9) corr_matrix = data[num_cols].corr().abs() upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones_like(corr_matrix, dtype=bool), k=1)) to_drop = [column for column in upper.columns if any(upper[column] > 0.9)] data = data.drop(to_drop, axis=1) # (5) 名义属性独热编码 cat_cols = ['category', 'region'] encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False, drop='first') encoded = encoder.fit_transform(data[cat_cols]) encoded_df = pd.DataFrame(encoded, columns=encoder.get_feature_names_out(cat_cols)) data = pd.concat([data.drop(cat_cols, axis=1), encoded_df], axis=1) # (6) Z-score标准化 scaler = StandardScaler() scaled_nums = scaler.fit_transform(data[num_cols]) data[num_cols] = scaled_nums # (7) PCA降维 (保留95%方差) pca = PCA(n_components=0.95) pca_features = pca.fit_transform(data.drop('target', axis=1)) data_pca = pd.DataFrame(pca_features, columns=[f'PC_{i}' for i in range(pca.n_components_)]) data_pca['target'] = data['target'].values print(f"PCA降维后特征数: {pca.n_components_} (原始特征数: {data.shape[1]-1})") # (8) 分层抽样 (80%样本) train_data, _ = train_test_split( data_pca, test_size=0.2, stratify=data_pca['target'], random_state=42 ) ``` #### 4. 可视化分析 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 选择第一个主成分绘制直方图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.hist(train_data['PC_0'], bins=10, edgecolor='black', alpha=0.7) plt.title('PC_0 特征分布 (bins=10)', fontsize=14) plt.xlabel('标准化值', fontsize=12) plt.ylabel('频数', fontsize=12) plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7) plt.show() ``` #### 数据处理流程数学原理 1. **3σ原则**：异常值定义为 $|x - \mu| > 3\sigma$，其中$\mu$为均值，$\sigma$为标准差 2. **Z-score标准化**：$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$ 3. **PCA降维**：求解协方差矩阵$C = \frac{1}{n}X^TX$的特征值和特征向量 4. **方差保留**：选择最小k使得 $\frac{\sum_{i=1}^k \lambda_i}{\sum_{j=1}^d \lambda_j} \geq 0.95$，其中$\lambda$为特征值[^1] #### 工程实践要点 1. **特征相关性处理**：使用`np.triu`避免重复检查特征对，时间复杂度从$O(n^2)$降至$O(\frac{n(n-1)}{2})$[^2] 2. **缺失值处理**：均值填充保持数据分布特性，优于简单删除[^3] 3. **PCA优化**：累计方差阈值自动确定降维维度 4. **分层抽样**：保持目标变量分布不变，防止抽样偏差[^4]