机器学习: Label vs. One Hot Encoder

简介: 机器学习: Label vs. One Hot Encoder

如果您是机器学习的新手,您可能会对这两者感到困惑——Label 编码器和 One-Hot 编码器。这两个编码器是 Python 中 SciKit Learn 库的一部分,它们用于将分类数据或文本数据转换为数字,我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天,本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。

1. Label Encoding

首先,您可以在此处找到 Label Encoder 的 SciKit Learn 文档。现在,让我们考虑以下数据:

在本例中,第一列是国家列,全是文本。正如您现在可能知道的那样,如果我们要在数据上运行任何类型的模型,我们就不能在数据中包含文本。因此,在我们运行模型之前,我们需要为模型准备好这些数据。

为了将这种分类文本数据转换为模型可理解的数值数据,我们使用了标签编码器类。因此,要对第一列进行标签编码,我们所要做的就是从 sklearn 库中导入 LabelEncoder 类,拟合并转换数据的第一列,然后用新的编码数据替换现有的文本数据。让我们看一下代码。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
labelencoder = LabelEncoder()
x[:, 0] = labelencoder.fit_transform(x[:, 0])

我们假设数据在一个名为“x”的变量中。运行这段代码后,如果您检查 x 的值,您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。

这就是标签编码的全部内容。但是根据数据,标签编码引入了一个新问题。例如,我们将一组国家名称编码为数字数据。这实际上是分类数据,行之间没有任何关系。

这里的问题是,由于同一列中有不同的数字,模型会误解数据的某种顺序,0 < 1 < 2。但事实并非如此。为了克服这个问题,我们使用 One Hot Encoder。

2. One Hot Encoder

现在,正如我们已经讨论过的,根据我们拥有的数据,我们可能会遇到这样的情况:在标签编码之后,我们可能会混淆我们的模型,认为列中的数据具有某种顺序或层次结构,而实际上我们显然不这样做没有它。为避免这种情况,我们对该列进行“OneHotEncode”。

One Hot Encoder 的作用是,它需要一个具有分类数据的列,该列已经过标签编码,然后将该列拆分为多个列。这些数字将替换为 1 和 0,具体取决于哪一列具有什么值。在我们的示例中,我们将获得三个新列,每个国家一列 - 法国、德国和西班牙。

对于第一列值为法国的行,“法国”列将为“1”,其他两列将为“0”。同样,对于第一列值为 Germany 的行,“Germany”列的值为“1”,其他两列的值为“0”。

One Hot Encoder 的 Python 代码也非常简单:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features = [0])
x = onehotencoder.fit_transform(x).toarray()

正如您在构造函数中看到的,我们指定哪一列必须进行 One Hot Encoder,在本例中为 [0]。然后我们用我们刚刚创建的 one hot encoder 对象拟合和转换数组“x”。就是这样,我们的数据集中现在有了三个新列:

如您所见,我们有三个新列,分别为 1 和 0,具体取决于行代表的国家/地区。

这就是 Label Encoding 和 One Hot Encoding 之间的区别。

相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习
机器学习中label如何实现多标签编码?
介绍了在机器学习中处理多标签分类问题时的一种标签编码方法。
48 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 异构计算
机器学习实验四:深度学习图像生成Q&A(Part one:图像风格迁移)
机器学习实验四:深度学习图像生成Q&A(Part one:图像风格迁移)
机器学习实验四:深度学习图像生成Q&A(Part one:图像风格迁移)
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
阿里云人工智能平台 PAI 团队发表的图像编辑算法论文在 MM2024 上正式亮相发表。ACM MM(ACM国际多媒体会议)是国际多媒体领域的顶级会议,旨在为研究人员、工程师和行业专家提供一个交流平台,以展示在多媒体领域的最新研究成果、技术进展和应用案例。其主题涵盖了图像处理、视频分析、音频处理、社交媒体和多媒体系统等广泛领域。此次入选标志着阿里云人工智能平台 PAI 在图像编辑算法方面的研究获得了学术界的充分认可。
【MM2024】阿里云 PAI 团队图像编辑算法论文入选 MM2024
|
9天前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集('矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台,实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
38 0
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
|
25天前
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
探索机器学习中的决策树算法:从理论到实践
【10月更文挑战第5天】本文旨在通过浅显易懂的语言,带领读者了解并实现一个基础的决策树模型。我们将从决策树的基本概念出发,逐步深入其构建过程,包括特征选择、树的生成与剪枝等关键技术点,并以一个简单的例子演示如何用Python代码实现一个决策树分类器。文章不仅注重理论阐述,更侧重于实际操作,以期帮助初学者快速入门并在真实数据上应用这一算法。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
86 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法
机器学习入门(三):K近邻算法原理 | KNN算法原理
机器学习入门(三):K近邻算法原理 | KNN算法原理
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
机器学习入门:梯度下降算法(下)
机器学习入门:梯度下降算法(下)

热门文章

最新文章