Kodierung kategorischer Variablen für Random Forest mit Sklearn

Wie kodiert man kategoriale Daten für Random Forest?

1. Datenvorverarbeitung

1. Überprüfen Sie Nas.
2. Teilen Sie die Daten in x und y. von kategorialen Variablen zu codieren.

   Kann sklearn random forest direkt kategorische Merkmale verarbeiten?

   Sie können kategorische Variablen direkt in Random Forest einspeisen, indem Sie den folgenden Ansatz verwenden: Erstens konvertieren Sie die Kategorien des Merkmals mit dem Sklearn Label Encoder in Zahlen. Zweitens: Konvertieren Sie den kodierten Merkmalstyp in einen String (Objekt).

   Kann ich kategorische Variablen in Random Forest verwenden?

   Eines der wichtigsten Merkmale des Random-Forest-Algorithmus ist, dass er sowohl kontinuierliche Variablen wie bei der Regression als auch kategoriale Variablen wie bei der Klassifizierung verarbeiten kann.

   Wie kodiere ich kategoriale Daten in Sklearn?

   Kodieren Sie kategoriale Merkmale mit einem ordinalen Kodierungsschema. Kodierung kategorischer Merkmale als ein numerisches Array mit einem Punkt. LabelEncoder kann verwendet werden um Labels zu normalisieren. Er kann auch verwendet werden, um nicht-numerische Bezeichnungen (solange sie hashfähig und vergleichbar sind) in numerische Bezeichnungen umzuwandeln.

   Brauchen wir eine Kodierung für Random Forest?

   Ein Blick auf Random Forests

   Da es in diesem Datensatz seltene Kategorien gibt, müssen wir unbekannte Kategorien zum Zeitpunkt der Vorhersage speziell kodieren, um eine Kreuzvalidierung durchführen zu können.

   Wie lassen sich kategoriale Variablen am besten kodieren?

   Wenn Ihre Daten also kategoriale Daten enthalten, müssen Sie sie in Zahlen kodieren, bevor Sie ein Modell anpassen und auswerten können. Die beiden gängigsten Techniken sind die ganzzahlige Kodierung und die One-Hot-Kodierung, obwohl eine neuere Technik namens „Learned Embedding“ einen nützlichen Mittelweg zwischen diesen beiden Methoden darstellen kann.

   Gehen kategoriale Variablen im Random Forest verloren?

   TL;DR Entscheidungsbaummodelle können kategoriale Variablen ohne One-Hot-Codierung verarbeiten. Die gängigen Implementierungen von Entscheidungsbäumen (und Random Forests) unterscheiden sich jedoch darin, ob sie diese Tatsache berücksichtigen.

   Wie kodiert man kategorische Daten in Python?

   Ein anderer Ansatz ist die Kodierung kategorischer Werte mit einer Technik namens „Label Encoding“, mit der Sie jeden Wert in einer Spalte in eine Zahl umwandeln können. Numerische Bezeichnungen liegen immer zwischen 0 und n_categories-1. Die Kodierung von Bezeichnungen kann über die Attribute . cat.

   Ist Random Forest für die Textklassifizierung geeignet?

   https://youtu.be/jLXgtr3jrRU
   Zitat aus dem Video:

   
   
   

   Wie werden kategorische Variablen kodiert?

   Bei diesem Kodierungsschema wird das kategoriale Merkmal zunächst mit einem Ordinal-Kodierer in eine Zahl umgewandelt. Dann werden die Zahlen in eine Binärzahl umgewandelt. Danach wird der Binärwert in verschiedene Spalten aufgeteilt. Die binäre Kodierung funktioniert sehr gut, wenn es eine große Anzahl von Kategorien gibt.

   Soll ich kategoriale Variablen für den Entscheidungsbaum kodieren?

   Dies ist erforderlich, weil nicht alle Algorithmen für maschinelles Lernen mit kategorialen Daten umgehen können. Viele von ihnen können nicht direkt mit Beschriftungsdaten arbeiten. Sie erfordern, dass alle Eingabe- und Ausgabevariablen numerisch sind. Deshalb müssen wir sie kodieren.

   Welche Art von Kodierungstechniken können Sie für kategoriale Variablen verwenden?

   Bei der Zielkodierung wird ein kategorialer Wert in den Mittelwert der Zielvariablen umgewandelt. Diese Art der Kodierung ist eine Art von bayesianischer Kodierungsmethode, bei der bayesianische Kodierer Zielvariablen zur Kodierung des kategorialen Wertes verwenden.