hot编码字符one_Python机器学习：特征编码的两种方式

本文是对机器学习“特征编码”的经验分享：鱼还是熊掌？的笔记总结

机器学习模型需要的数据是数字型的，因为只有数字类型才能进行计算

所以对可分类型的数据进行编码，就是量化的过程。有两种编码方式可以对种类编码：one-hot encoding 和 label endcoding

one-hot encoding

用pandas包里的get_dummies函数实现one-hot编码

pandas.get_dummies(df['Elevator']) #对电梯列数据，有/无电梯进行one-hot编码

one-hot编码的数字是0和1

one-hot编码会把该数据列的每一个类别都提取出来，变成新的一列，所以该列数据有多少分类，就会新增多少特征列

label encoding

class=['大一','大二','大三','大四']
df=pandas.DataFrame({'Class':Class})
classMap={'大一':1,'大二':2,'大三':3,'大四':4}
df['class']=df['class'].map(classMap) #要用到map函数
df

label encoding 就是针对该列数据的类别是有顺序关系的，可以标记序号、排序来理清各个类别间的关系

如何选择？

除了上面解释到的两个编码的差别，还要根据算法、模型来判断使用哪一个编码

逻辑回归和SVM算法对数值大小敏感，一定要使用one-hot编码
树模型对数值大小不敏感，而且一般一列数据里会有很多个种类，用one-hot编码会造成维度灾难，并且也会限制树模型的一直分裂。用label encoding。

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