怎么用独热编码对分类等级变量降维
时间: 2023-10-07 17:08:03 浏览: 34
对于一个具有 $k$ 个分类的变量,可以使用独热编码将其转化为 $k$ 维的向量进行表示。具体来说,对于每一个分类,只有一个维度的值为 1,其他维度的值都为 0。这样可以将一个分类变量转化为多个二元变量,每个二元变量代表一个分类。然后,可以使用主成分分析等降维算法对这些二元变量进行降维,以达到降低维度的目的。
相关问题
怎么用独热编码对分类等级变量降维,python代码是什么样的
您好,关于您的问题,可以使用 pandas 库中的 get_dummies 函数来对分类等级变量进行独热编码。代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含分类变量的数据集
df = pd.DataFrame({'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '北京', '深圳'],
'年龄段': ['18-24', '25-34', '25-34', '35-44', '18-24', '45以上']})
# 对分类变量进行独热编码
df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=['城市', '年龄段'])
print(df_encoded.head())
```
运行以上代码,输出结果如下:
```
城市_上海 城市_北京 城市_广州 城市_深圳 年龄段_18-24 年龄段_25-34 年龄段_35-44 \
0 0 1 0 0 1 0 0
1 1 0 0 0 0 1 0
2 0 0 1 0 0 1 0
3 0 0 0 1 0 0 1
4 1 0 0 0 1 0 0
年龄段_45以上
0 0
1 0
2 0
3 0
4 0
```
以上代码将原数据集中的城市和年龄段两个分类变量进行了独热编码,生成了新的数据集 df_encoded,其中每一列代表一种可能的取值,原数据集中的每个样本在对应行上只有一个 1,其余为 0。
用什么方法对分类等级变量降维
常见的对分类变量降维的方法包括独热编码(One-Hot Encoding)、哑变量编码(Dummy Variable Encoding)和因子分析(Factor Analysis)等。其中,独热编码和哑变量编码可以将分类变量分为多个二值变量,但产生的变量比较多,所以需要注意特征的选择;因子分析可以将相关的分类变量合并为一个综合变量,减少变量的数量。
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