机器学习：编码方式

机器学习：编码方式

• 编码概念
• 编码分类及实现
• • 1.无序编码-one-hot编码
  • • [1.1 one-hot编码](#1.1 one-hot编码)
    • [1.2 one-hot编码的实现](#1.2 one-hot编码的实现)
    • • [1.2.1 get_dummies](#1.2.1 get_dummies)
      • [1.2.2 onehotEncoder](#1.2.2 onehotEncoder)
  • 2.无序编码-目标编码
  • • [2.1 目标编码](#2.1 目标编码)
    • [2.2 目标编码的实现](#2.2 目标编码的实现)
  • 3.有序编码-标签编码
  • • 3.1标签编码
    • 3.2标签编码的实现
  • 4.有序编码-序数编码
  • • [4.1 序数编码](#4.1 序数编码)
    • [4.2 序数编码的实现](#4.2 序数编码的实现)
• 总结

编码概念

在对分类任务进行预测的时候，通常需要对目标类别进行编码(Encode)，这里主要介绍在机器学习中常用的几种编码方式。包括：one-hot编码(独热编码)、标签编码、目标编码、序数编码。

编码分类及实现

1.无序编码-one-hot编码

1.1 one-hot编码

one-hot编码又称作独热编码，简称独热码。其主要是对无序的分类变量 进行编码，核心思想是创造一个二进制列(0/1)，每一类中仅有一位为1，设有n个类别，则生成的one-hot编码中每个类别有n位，其中1位为1，(n-1)位为0。

例如：categories = ['北京','上海','北京','江苏','浙江']

处理过程如下：

①会先对categories进行去重，得到{'上海', '北京', '江苏', '浙江'}

②排序，得到['上海', '北京', '江苏', '浙江']

③索引分配，上海---0，北京---1，江苏---2，浙江---3

④转换为独热码

类别	独热码
上海	1000
北京	0100
江苏	0010
浙江	0001

根据上表可以发现，对于独热码，如果类别很多，会引入类别内存较大，在使用神经网络时如果输入到全连接层，则容易导致梯度爆炸的问题。

1.2 one-hot编码的实现

1.2.1 get_dummies

# 1.使用pandas实现one-hot编码
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'color':['red','green','blue','red','black']})
category = pd.get_dummies(a.color,prefix='color')
print(category.astype('int'))

①首先进行去重，得到：{'red','green','blue','black'}

②按照字符串排序规则得到：['black','blue','green','red']

③索引分配，black---0，blue---1，green---2，red---3

④转换为独热码

1.2.2 onehotEncoder

# 2.使用sklearn实现one-hot编码
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({'color':['red','green','blue','red','black']})
encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False)  # 是否显示为稀疏矩阵
category = encoder.fit_transform(a)
print(category.astype('int'))

实现结果如下：

2.无序编码-目标编码

2.1 目标编码

目标编码是一种将分类变量转化为具体数值特征的办法，其核心思想是用目标变量的均值作为该类别的编码。

例如：对于以下变量

类别	目标
A	1
A	0
B	1
B	1
C	0

则目标编码的结果为

类别A：(1+0)÷2=0.5

类别B：(1+1)÷2=1

类别C：0÷1=0

这种方式有一种弊端，即类别过多的时候，可能存在类别是相同均值的两个或多个类。此时会导致模型学习困难

2.2 目标编码的实现

# 使用category_encoders实现目标编码
from category_encoders import TargetEncoder
cities = ['A','A','B','B','C']
price = [1,0,1,1,0]
encoder = TargetEncoder()
category = encoder.fit_transform(cities,price)
print(category)

结果如下：

和案例分析不一致，主要是在category_encoder中引入了平滑处理。

3.有序编码-标签编码

3.1标签编码

在处理有顺序的类别的时候，此时编码需要按照一定的顺序进行排序。此时可以使用标签编码(默认使用字母顺序排序)

例如：['A','B','C','D','A']

则排序后类别如下：[0,1,2,3,0]

3.2标签编码的实现

# 使用sklearn实现标签编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
category = ['A','B','C','D','A','C']
encoder = LabelEncoder()
category = encoder.fit_transform(category)
print(category)  # [0,1,2,3,0,2]

输出结果为:

4.有序编码-序数编码

4.1 序数编码

从第3节中可知，标签编码按照字母顺序排序，而现实中大部分排序都不是利用按照字母进行排序 ，例如在学历中，是['小学','初中','高中','本科','硕士','博士']，此时可以使用序数编码自定义排序规则。

例如：设置规则为：['小学','初中','高中','本科','硕士','博士']

如果输入的类别列为['初中','本科','小学','初中','硕士','初中','博士']

则输出为[1,3,0,1,4,1,5]

4.2 序数编码的实现

# 使用sklearn实现序数编码
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
import numpy as np  
education_order = [['小学','初中','高中','本科','硕士','博士']]
order_list = ['初中','本科','小学','初中','硕士','初中','博士']
encoder = OrdinalEncoder(categories=education_order)
category = encoder.fit_transform(np.array(order_list).reshape(-1,1))
print(np.array(category).astype('int').flatten()) # [1,3,0,1,4,1,5]

输出结果如下：

总结

下面将常用的编码方式比较如下

编码方式	适用情况	缺点	概念
one-hot编码	分类变量且无序变量	类别多容易导致梯度爆炸	n-1位0,1位为1的二进制编码
目标编码	使用与分类变量和连续变量	数据泄露,均值重合导致类别重合	类别的目标均值
标签编码	有序变量，按字母排序	不能适配大部分有序情况	按字母排序，从0开始
序数编码	有序变量，可以自定义排序规则	--------------	按照传入的顺序进行排序，从0开始