Codage de variables catégoriques pour la forêt aléatoire avec sklearn

Comment encoder des données catégorielles pour la forêt aléatoire ?

1. Prétraitement des données

La forêt aléatoire de Sklearn peut-elle traiter directement des caractéristiques catégorielles ?

Vous pouvez alimenter directement les variables catégorielles à la forêt aléatoire en utilisant l’approche suivante : Tout d’abord, convertissez les catégories de caractéristiques en nombres en utilisant l’encodeur de label de Sklearn. Ensuite, convertissez le type de caractéristique codé par étiquette en chaîne (objet).

Puis-je utiliser des variables catégorielles dans la forêt aléatoire ?

L’une des caractéristiques les plus importantes de l’algorithme Random Forest est qu’il peut traiter un ensemble de données contenant des variables continues comme dans le cas de la régression et des variables catégorielles comme dans le cas de la classification.

Comment encoder des données catégorielles dans sklearn ?

Coder les caractéristiques catégorielles en utilisant un schéma de codage ordinal. Encode les caractéristiques catégorielles comme un tableau numérique à un coup. LabelEncoder peut être utilisé pour normaliser les étiquettes. Il peut également être utilisé pour transformer des étiquettes non numériques (tant qu’elles sont hachables et comparables) en étiquettes numériques.

Avons-nous besoin d’un codage pour la forêt aléatoire ?

Un regard sur les forêts aléatoires

Étant donné que les catégories sont rares dans cet ensemble de données, nous devons coder spécifiquement les catégories inconnues au moment de la prédiction afin de pouvoir utiliser la validation croisée.

Quelle est la meilleure façon d’encoder les variables catégorielles ?

Cela signifie que si vos données contiennent des données catégorielles, vous devez les encoder en chiffres avant de pouvoir ajuster et évaluer un modèle. Les deux techniques les plus populaires sont l’encodage en nombres entiers et l’encodage en nombres entiers, bien qu’une technique plus récente appelée « learned embedding » puisse fournir un moyen terme utile entre ces deux méthodes.

Les variables catégorielles se perdent-elles dans la forêt aléatoire ?

TL;DR Les modèles d’arbres de décision peuvent traiter des variables catégorielles sans les coder en une seule fois. Cependant, les implémentations populaires des arbres de décision (et des forêts aléatoires) diffèrent quant à savoir si elles honorent ce fait.

Comment coder des données catégorielles en Python ?

Une autre approche consiste à coder les valeurs catégorielles à l’aide d’une technique appelée « codage des étiquettes », qui permet de convertir chaque valeur d’une colonne en un nombre. Les étiquettes numériques sont toujours comprises entre 0 et n_catégories-1. Vous pouvez effectuer l’encodage des étiquettes via les attributs . cat.

La forêt aléatoire est-elle bonne pour la classification de textes ?

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Comment encoder les variables catégorielles ?

Dans ce schéma de codage, la caractéristique catégorielle est d’abord convertie en numérique en utilisant un codeur ordinal. Ensuite, les nombres sont transformés en nombres binaires. Après cela, la valeur binaire est divisée en différentes colonnes. Le codage binaire fonctionne très bien lorsqu’il y a un grand nombre de catégories.

Dois-je coder les variables catégorielles pour l’arbre de décision ?

Cela est nécessaire car tous les algorithmes d’apprentissage automatique ne peuvent pas traiter les données catégorielles. Beaucoup d’entre eux ne peuvent pas opérer directement sur des données d’étiquettes. Ils exigent que toutes les variables d’entrée et de sortie soient numériques. C’est pourquoi nous devons les coder.

Quel type de techniques d’encodage pouvez-vous utiliser pour les variables catégorielles ?

L’encodage de la cible est la méthode qui consiste à convertir une valeur catégorique en la moyenne de la variable cible. Ce type de codage est un type de méthode de codage bayésien où les codeurs bayésiens utilisent des variables cibles pour coder la valeur catégorique.