Python实现独热编码

关于独热编码与哑变量编码的概念,可以参考:https://blog.youkuaiyun.com/qq_41853758/article/details/81252174

离散特征的编码分为两种情况:

1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],此时可以使用one-hot编码;

2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],此时可以使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}。

本文主要讨论独热编码的Python实现:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],'data': range(6)})
df

df结构如下所示:

 

利用pd.get_dummies()函数对类别性特征df中的key进行独热编码处理:

dummies = pd.get_dummies(df['key'],prefix='key')
dummies

dummies的结构如下:

 

将经过独热编码处理后的类别特征与其他数值型特征组合起来:

new_df = df[['data']].join(dummies)
new_df

 new_df的结构如下所示:

比较df和new_df我们可以看到,经过独热编码处理后,特征集由原来的两维变成了四维。一般情况下独热编码可以结合PCA一起使用,以降低经独热编码处理后的特征集的复杂性。

 

其他参考:

https://blog.youkuaiyun.com/lujiandong1/article/details/52836051

https://blog.youkuaiyun.com/wl_ss/article/details/78508367

《Python for Data Analysis》2nd

 

 

### 回答1: 中文独热编码实现需要先将中文文本转化为数字编码(如Unicode编码),然后再将数字编码转化为独热编码。 以下是一个简单的 Python 实现: ```python import numpy as np def text_to_sequence(text): # 将中文文本转化为数字编码 sequence = [] for char in text: sequence.append(ord(char)) return sequence def one_hot_encode(sequence, vocab_size): # 将数字编码转化为独热编码 encoding = np.zeros((len(sequence), vocab_size)) for i, number in enumerate(sequence): encoding[i][number] = 1 return encoding ``` 其中,`text_to_sequence` 函数将中文文本转化为数字编码,并返回一个数字序列。`one_hot_encode` 函数将数字序列转化为独热编码,并返回一个独热编码矩阵。其中,`vocab_size` 参数表示词汇表的大小,即数字编码的最大值加一。 示例: ```python text = '中文独热编码' sequence = text_to_sequence(text) encoding = one_hot_encode(sequence, vocab_size=65536) print(encoding) ``` 输出: ``` [[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] ... [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.] [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]] ``` 其中,独热编码矩阵的行数为数字序列的长度,列数为词汇表的大小。在独热编码矩阵中,每行表示一个数字编码独热编码。 ### 回答2: Python可以使用`sklearn`库中的`OneHotEncoder`来实现中文独热编码。 首先,需要安装sklearn库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install scikit-learn ``` 接下来,我们可以先将中文字符串转化为数字编码,然后再进行独热编码。可以使用`LabelEncoder`来将中文字符串转化为数字编码。 下面是一个示例代码实现: ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 定义中文字符串列表 chinese_data = ['苹果', '香蕉', '橙子', '苹果'] # 创建LabelEncoder对象 label_encoder = LabelEncoder() # 将中文字符串转化为数字编码 integer_data = label_encoder.fit_transform(chinese_data) print('数字编码:', integer_data) # 创建OneHotEncoder对象 onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) # 将数字编码转化为独热编码 integer_data = integer_data.reshape(len(integer_data), 1) # 将数据转化为二维矩阵 onehot_data = onehot_encoder.fit_transform(integer_data) print('独热编码:', onehot_data) ``` 运行以上代码,可以得到如下输出: ``` 数字编码: [1 2 0 1] 独热编码: [[0. 1. 0.] [0. 0. 1.] [1. 0. 0.] [0. 1. 0.]] ``` 以上示例中,我们先将中文字符串转化为数字编码,然后使用OneHotEncoder将数字编码转化为独热编码。输出结果显示,中文字符串分别被转化为了对应的独热编码。 ### 回答3: Python实现中文独热编码可以通过使用sklearn库中的OneHotEncoder方法实现。首先,我们需要将中文文本转换为数值形式,即将每个中文字符映射到一个唯一的数值。这可以通过构建一个包含所有可能字符的字典来实现。然后,使用sklearn的OneHotEncoder方法将数值形式的中文文本进行独热编码。 以下是一个示例代码: ```python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 中文文本 texts = ['我喜欢编程', 'Python很有趣', '机器学习很有挑战'] # 构建字典,将每个中文字符映射到一个唯一的数值 char_dict = {} char_index = 1 for text in texts: for char in text: if char not in char_dict: char_dict[char] = char_index char_index += 1 # 将中文文本转换为数值形式,表示为一个二维数组 numeric_texts = [] for text in texts: numeric_text = [char_dict[char] for char in text] numeric_texts.append(numeric_text) # 创建OneHotEncoder对象 encoder = OneHotEncoder() # 对数值形式的中文文本进行独热编码 encoded_texts = encoder.fit_transform(numeric_texts).toarray() print(encoded_texts) ``` 以上代码首先构建了一个字典,用于将中文字符映射到数值。然后,将中文文本转换为数值形式,并使用OneHotEncoder进行独热编码。最后,打印输出独热编码后的结果。 注意:以上示例代码仅适用于处理中文字符,若要处理更大范围的中文文本,可能需要更复杂的预处理步骤。
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