【特征工程】 离散型变量 映射成 数字

机器学习笔记七——特征工程之特征处理 特征处理1、特征编码2、特征缩放 1、特征编码 2、特征缩放 阅读详情

在特征处理中,有一些特征里面的值是一些可分类的字符串,举个例子:

姓名 学历 收入
小张 高中 4000-5000元
小王 本科 6000-7000元
小李 硕士 8000-9000元
小赵 本科 6000-7000元
… … …

学历可分为:高中、大专、本科、硕士等。收入可分为:4000-5000元、6000-7000元等。这些分类有时为中文,容易产生乱码。有些是英文字符,可能比较长,查看不方便。如果样本量非常多的话,保存下来的文件较大。

所以可以将 高中→1,大专→2,本科→3 ···;4000-5000元→1、6000-7000元→2 ···

这些特征工程处理上,可以对这种可分类的字符串进行替换,映射成一组数字去替换。但需要注意的是,虽然用数字替换,但数字仅仅是各分类变量的一个替换,并没有真正意义的数字含义,所以不能比较大小,也不能当成连续字符处理。

下面给出了批量替换的代码。

首先是将字符串映射成数字,然后逐列操作。

## 分类变量→数字的映射
def str2num(col_name):
    value_dict = {
   
   }
    unique_str = np.unique(col_name)
    for num
特征处理过程 中的 独热编码(onehot)与哑变量及python 代码实现 为什么要用onehot: 二. 为什么使用one-hot编码来处理离散型特征? 1.使用one-hot编码,将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。 2.将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间,是因为,在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的,而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算,计算余... 阅读详情

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