如何在python中为分类变量在管道中组合LabelBinarizer和OneHotEncoder？ - 腾讯云开发者社区

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关于sklearn独热编码二.字符串型类别变量

() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5]) 输出： array([0,0,3,2,1]) #OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维...已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持...，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X，所以他们的输入被限定为 1-D array...正因为LabelEncoder和LabelBinarizer设计为只支持 1-D array，也使得它无法像上面 OneHotEncoder 那样批量接受多列输入，也就是说LabelEncoder()....---- 另一种解决方案其实如果我们跳出 scikit-learn，在 pandas 中可以很好地解决这个问题，用 pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于

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Binarizing label features二值化标签特征

在这里，我们将学习另一种操作分类变量的方法。在这里只有一两个类别特征是重要的，如果分类变量过多的话，明智的办法是避免过多的额外维度。...Instead of dealing with the categorical variables using OneHotEncoder , we can use LabelBinarizer ....另外一种处理分类变量的方法，除了OneHotEncoder能处理分类变量以外，我们能用LabelBinarizer，这是一个结合设置阈值和处理分类变量。...把向量从N*1转化到N*C时（C就是N*1数据集中基数的个数），注意对象的个数非常重要，当调用转化后的数据中不存在的值时，将返回array([[0, 0, 0]]) label_binarizer.transform...对于是和非的选择，唯一的要求是使用整数。

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特征工程系列：特征预处理（下）

（类别特征）编码在统计学中，分类特征是可以采用有限且通常固定数量的可能值之一的变量，基于某些定性属性将每个个体或其他观察单元分配给特定组或名义类别。...最简单的理解就是与位图类似，设置一个个数与类型数量相同的全0数组，每一位对应一个类型，如该位为1，该数字表示该类型。...而且one hot encoding+PCA这种组合在实际中也非常有用。...） 1）定义功能与OneHotEncoder一样，但是OneHotEncode只能对数值型变量二值化，无法直接对字符串型的类别变量编码，而LabelBinarizer可以直接对字符型变量二值化。...电影分类标签中（如： [action, horror]和[romance, commedy]）需要先进行多标签二值化，然后使用二值化后的值作为训练数据的标签值。

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特征工程系列：特征预处理（下）

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特征工程系列：特征预处理（下）

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Notes | 文本大数据信息提取方法

而中文汉字为连续序列，所以需要分词。Python 中常用的分词库有 jieba[3] 和北大的 pkuseg[4] 。...如果将一篇文本视作从所有词语库中挑选若干词形成的组合，这一转换的主要挑战往往是如何对由词语构成的高维矩阵实现降维的问题。...在实际操作时，数值型类别变量可以直接调用 sklearn 库中的 OneHotEncoder 进行编码，但是 OneHotEncoder 无法直接对字符型变量编码，也就是说 OneHotEncoder(...直接用 LabelBinarizer() 进行二值化，这种方法只支持一维数组，也就是每次只能传入一个变量。...因此，所有已知和隐藏的变量联合分布可以表示为： ? 其中，，模型中唯一可观测的变量是词语。

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Kaggle知识点：类别特征处理

，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为male和female。...基于Scikit-learn 的one hot encoding LabelBinarizer：将对应的数据转换为二进制型，类似于onehot编码，这里有几点不同：可以处理数值型和类别型数据输入必须为...在Helmert编码（分类特征中的每个值对应于Helmert矩阵中的一行）之后，线性模型中编码后的变量系数可以反映在给定该类别变量某一类别值的情形下因变量的平均值与给定该类别其他类别值的情形下因变量的平均值的差值...TotalCount 是在所有样本中（包含当前样本），和当前样本具有相同的分类特征值的样本数量。...在选择第一个节点时，只考虑选择一个feature，例如A。在生成第二个节点时，考虑A和任意一个categorical feature的组合，选择其中最好的。

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KDnuggets 本月最受欢迎：5 个不容错过的机器学习项目

而且有可能在你做完所有这些艰苦的工作后，才发现从一开始就选择了错误的分类器。Hyperopt-sklearn 为这些问题提供了解决方案。...Hyperopt-sklearn 使用多种搜索算法，可以搜索所有（支持的）分类器，或仅在给定分类器的参数空间内进行搜索，并且支持多种预处理步骤，如 PCA，TfidfVectorizer，Normalzier...和 OneHotEncoder。...Sklearn-pandas 是一个正在开发的模块，它的 GitHub 库介绍中写道，它“在 Scikit-Learn 的机器学习方法和 pandas 风格的数据框架之间架起了桥梁”。...具体来说，它规定了以下两点：将 DataFrame 的列映射到变换的方法，这些变换以后会重新组合到特征中。

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Scikit-Learn: 机器学习的灵丹妙药

它是python中为数不多的库之一，它遵守了维护算法和接口层简单的承诺。...该软件包是用python编写的，它包含了支持向量机的C++库(如LibSVM和LibLinearnforSupportVectorMachine)和广义线性模型实现。...虚拟估计器在目标变量中查找模式，而不是从输入特性中学习模式。为什么我们需要一个虚拟估计器来获得模型性能度量的基线。任何其他机器学习算法至少应该优于虚拟估计器。...在下面的代码中，有8个(2x2x1)参数组合，由于交叉验证为5，例程将适合40个模型。...在下面的代码中，ColumnTypeFilter将只返回类型为numpy的熊猫列。该管道从ColumnTypeFilter获取输出，并使用标准标量器和最小-最大定标器对它们进行缩放。

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机器学习模型部署—PMML

这时需要在Python中把训练好的模型保存为PMML文件，到Java中直接调用预测。...二、Python中模型保存为PMML的标准格式 Python中把模型导出为PMML文件的一般流程如下： step1：特征处理（DataFrameMapper函数）。...3 训练模型并保存为PMML文件在实例一中没有进行特征处理(step1)，直接训练模型并导出PMML文件。...四、实例二：把随机森林模型保存为PMML 本例数据和实例一相同，就不赘述了。本例按Python中把模型导出为PMML文件的一般流程进行。 1 加载包首先导入数据预处理和建模所需的包。...如果模型训练和预测用同一种语言，我认为没必要使用PMML。因为R、Python等语言都有标准的输出格式可以直接加载。比如在Python中训练了GBDT模型，模型还没有上线，需每天手工打样验证。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第02章一个完整的机器学习项目（下）选择并训练模型模型微调启动、监控、维护系统实践！练习

显然这样不对（比如，分类0和4比0和1更相似）。...Scikit-Learn提供了一个编码器OneHotEncoder，用于将整书分类值转变为独热矢量。...使用类LabelBinarizer，我们可以用一步执行这两个转换（从文本分类到整数分类，再从整数分类到独热矢量）： >>> from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer...param_grid告诉Scikit-Learn首先评估所有的列在第一个dict中的n_estimators和max_features的3 × 4 = 12种组合（不用担心这些超参数的含义，会在第7章中解释...尝试在准备pipeline中添加一个只选择最重要属性的转换器。尝试创建一个单独的可以完成数据准备和最终预测的pipeline。使用GridSearchCV自动探索一些准备过程中的候选项。

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数据挖掘比赛通用框架

对于二分类问题，很多时候类别本身不均衡（比如正样本很多负样本极少），所以我们通常用AUC值——即ROC曲线下的面积——来评价二分类结果；在多分类或者多标签问题中，我们通常选取评价指标为交叉熵(cross-entropy...(sublime中import某些python库，比如matplotlib/sklearn/tensorflow会出点bug，需要修改下环境变量啥的，遇到相关问题可以微信我，尽量帮你解决) linux:...处理类别变量类别变量(categorial data)是一种常见的变量，在我之前写的『新手数据挖掘中的几个常见误区』一文的第三节中讨论过为何要对类别变量编码在toy_data当中，字段Continent...如果类别变量的取值是整数，则直接用sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()即可，把上面代码中LabelBinarizer()替换掉注意我们必须将对训练集上的变换原封不动的作用到测试集...处理数值变量一般而言，数值变量不用做太多处理，只需做正规化(normalization)和标准化(standardization)即可，分别对应scikit-learn中的Normalizer和StandardScaler

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数据挖掘比赛通用框架

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第2章一个完整的机器学习项目使用真实数据项目概览获取数据数据探索和可视化、发现规律为机器学习算法准备数据选择并训练模型模型微调启动

图2-2 房地产投资的机器学习管道管道一系列的数据处理组件被称为数据管道。管道在机器学习系统中很常见，因为有许多数据要处理和转换。组件通常是异步运行的。...讲的更细些，这是一个多变量回归问题，因为系统要使用多个变量进行预测（要使用分区的人口，收入中位数等等）。在第一章中，你只是根据人均GDP来预测生活满意度，因此这是一个单变量回归问题。...Scikit-Learn提供了一个编码器OneHotEncoder，用于将整书分类值转变为独热矢量。...使用类LabelBinarizer，我们可以用一步执行这两个转换（从文本分类到整数分类，再从整数分类到独热矢量）： >>> from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer...param_grid告诉Scikit-Learn首先评估所有的列在第一个dict中的n_estimators和max_features的3 × 4 = 12种组合（不用担心这些超参数的含义，会在第7章中解释

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深入理解 Scikit-learn：机器学习实战的科学之道与避坑指南

中需显式设置），但多数模型（如 SVM, 线性模型）不能。...1.3 分类特征编码：OneHotEncoder vs OrdinalEncoder OneHotEncoder (独热编码): 适用于无内在顺序的类别（如城市：北京、上海、深圳）。...计算开销大，适用于参数组合空间较小的情况。 RandomizedSearchCV (随机搜索): 从指定的参数分布中随机采样一定数量的组合进行尝试。...Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler()) ]) # 为分类型特征创建管道...在 sklearn 的树模型中，类别特征需要编码（通常 OrdinalEncoder 或 OneHotEncoder）。

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Sklearn 的 10 个小众宝藏级方法！

通常我们会在pipeline以外做额外的处理，但 Sklearn 有一个方法可以同时在管道中处理。...TransformedTargetRegressor是一个专门针对regressor回归器进行转换的类，通过它可以同时将特征X和目标变量y在管道pipeline中做处理。...在Kaggle竞赛中，即使没有超参数调整，二次判别分析分类器也可以获得AUC0.965这样高的分数，超过了大多数树模型，包括XGBoost和LightGBM。那为什么之前很少听说过该算法呢？...Sklearn提供了两个方法VotingClassifier和VotingRegressor，我们只需要传递一个分类器或回归器的列表，将它们组合起来就可以了。...换句话说，各种模型（如树、线性模型、表面拟合器、近邻模型、贝叶斯模型和高斯模型）最大化了训练潜力，它们的组合输出减少了偏差并防止了过拟合。

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数据科学的面试的一些基本问题总结

，需要了解：处理df（pandas），例如读取、加入、合并、过滤操作日期和格式化日期操作字符串，例如使用正则表达式、搜索字符串包含的内容有效地使用循环使用列表和字典在 Python 中创建函数和类...在你的编程面试中，掌握 SQL 和 Python 是很重要的。...让我们看看如何使用 scikit-learn 库在 Python 中实现标签编码，并了解标签编码的挑战。...让我们看看如何在 Python 中实现 one-hot 编码： # importing one hot encoder from sklearn from sklearn.preprocessing...它被计算为实际值和预测值之间的绝对差的平均值二元分类：交叉熵：交叉熵将计算一个分数，该分数总结了预测类 1 的实际概率分布和预测概率分布之间的平均差异，完美的交叉熵值为 0。

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python︱sklearn一些小技巧的记录（pipeline...）

OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维： from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit...一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test, y_train,...（是 Estimator）调用 Pipeline 时，输入由元组构成的列表，每个元组第一个值为变量名，元组第二个元素是 sklearn 中的 transformer 或 Estimator。...pipe_lr.score(X_test, y_test)) # Test accuracy: 0.947 还可以用来选择特征：例如用 SelectKBest 选择特征，分类器为...参考： python 数据处理中的 LabelEncoder 和 OneHotEncoder sklearn 中的 Pipeline 机制用 Pipeline 将训练集参数重复应用到测试集

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机器学习第3天：多元线性回归

= X[: , 1:] 拆分数据集为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, Y_train...只是自变量增加了。 2. 关于OneHotEncoder()编码在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”。...Python中原生的列表使用起来很像数组，但是两者有本质的区别列表与数组的最本质的区别：列表中的所有元素的内存地址可以不是连续的，而数组是连续的。 ?...更详细的解释：Python中列表与数组的区别 4. 虚拟变量陷阱虚拟变量陷阱是指两个以上（包括两个）变量之间高度相关的情形。...简而言之，就是存在一个能被其他变量预测出的变量，举一个存在重复类别（变量）的直观例子：假使我们舍弃男性类别，那么该类别也可以通过女性类别来定义（女性值为0时，表示男性，为1时，表示女性），反之亦然。

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图解机器学习特征工程

事实上大家在ShowMeAI的实战系列文章 Python机器学习综合项目-电商销量预估[2] 和 Python机器学习综合项目-电商销量预估(进阶)[3] 中已经看到了我们做了特征工程的处理。...⑥ 哑变量填充。有另外一种非常有意思的填充方式，叫做『哑变量填充』，在变量为离散型，且不同值较少的情况下可以采用。...比如，最大最小值可以用来判断这个变量的取值是否超过了合理的范围，如客户的年龄为 -20 岁或 200 岁，为异常值。 ② 3σ原则。...它们分别的适用场景可以归纳总结如下：在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候(如 SVM、KNN)或者使用 PCA 技术进行降维的时候，标准化(Z-score standardization...功能与 OneHotEncoder 一样，但是 OneHotEncoder 只能对数值型变量二值化，无法直接对字符串型的类别变量编码，而 LabelBinarizer 可以直接对字符型变量二值化。

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关于sklearn独热编码二.字符串型类别变量

Binarizing label features二值化标签特征

特征工程系列：特征预处理（下）

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特征工程系列：特征预处理（下）

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Scikit-Learn: 机器学习的灵丹妙药

机器学习模型部署—PMML

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第02章一个完整的机器学习项目（下）选择并训练模型模型微调启动、监控、维护系统实践！练习

数据挖掘比赛通用框架

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