将类别变量转换为整数值并打印出类别

将类别变量转换为整数值通常是为了让机器学习算法能更好地处理这种非数值型数据。在Python中，可以使用Pandas库中的`get_dummies`函数来进行独热编码（One Hot Encoding），这会生成一系列二进制列，每一列代表一个类别，对应的值为0或1。

假设我们有一个名为`category_data`的DataFrame，其中有一个类别变量`category_column`：

import pandas as pd

# 假设原始数据如下
data = {'Category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换类别变量为独热编码
encoded_df = pd.get_dummies(df['Category'])

print(encoded_df)

运行上述代码后，`category_column`会被转换成新的列，比如`Category_A`, `Category_B`, `Category_C`。`Category_A`列会对'A'类别赋值1，其他类别为0；`Category_B`列对'B'类别赋值1，以此类推。这就是将类别转换为整数值的方式，并打印出了各个类别及其对应的新列。

相关问题

鸢尾花数据集是一个非常经典的分类数据集，数据集全名为 Iris Dataset，总共包含 150行数据。每一行由4个特征值及1个目标值（类别变量）组成。其中4个特征值分别是尊片长度、尊片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。目标值为 3 种不同类别的尾花：山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。根据鸢尾花数据集构建鸢尾花分类模型，并对模型进行评估。 实现思路及步骤： （1）从sklearn.datasets数据集中加载鸢尾花数据集。 （2）由于原始数据有一定顺序，顺序不打乱会影响准确率，因此采用 seed 方法生成随机数用的整数起始值，并采用 shuffle 方法随机打乱数据集。 （3）将数据集划分训练集和测试集，训练集为前 120 行，测试集为后 30 行。 （4）将图像数据类型转换为 float32。 （5）构建尾花分类网络并对其进行编译。 （6）对编译好的分类网络进行训练。 （7）对模型进行评估。

好的，我已经记录下来了，我的回答如下：

实现思路及步骤：

(1) 载入鸢尾花数据集，并通过打印输出的方式查看数据集的特征信息和目标值信息。

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print("{:^10}|{:^10}|{:^10}|{:^10}|{:^10}".format("SepalLength","SepalWidth","PetalLength","PetalWidth","Class"))
print("{:^10}|{:^10}|{:^10}|{:^10}|{:^10}".format("-"*10,"-"*10,"-"*10,"-"*10,"-"*10))
for i in range(len(iris.target)):
    print("{:^10.1f}|{:^10.1f}|{:^10.1f}|{:^10.1f}|{:^10}".format(iris.data[i][0],
        iris.data[i][1], iris.data[i][2], iris.data[i][3], iris.target_names[iris.target[i]]))

(2) 生成随机数用的整数起始值，并采用 shuffle 方法随机打乱数据集。

import numpy as np
np.random.seed(10)
shuffle_indices = np.random.permutation(np.arange(len(iris.target)))
iris.data = iris.data[shuffle_indices]
iris.target = iris.target[shuffle_indices]

(3) 将数据集划分训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行。

train_data = iris.data[:-30]
train_target = iris.target[:-30]
test_data = iris.data[-30:]
test_target = iris.target[-30:]

(4) 将图像数据类型转换为 float32。

train_data = train_data.astype(np.float32)
test_data = test_data.astype(np.float32)

(5) 构建尾花分类网络并对其进行编译。

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

(6) 对编译好的分类网络进行训练。

model.fit(train_data, train_target, epochs=50, batch_size=16, validation_split=0.1)

(7) 对模型进行评估。

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_target)
print('Test accuracy:', test_acc)

以上就是基于鸢尾花数据集构建分类模型的实现步骤。