One-Hot-Encoder
Bei nominalen Werten gestaltet sich die Verarbeitung etwas komplexer.
Für ordinale Daten, wie beispielsweise Nutzerbewertungen von 'Terrible' bis 'Great', ist eine Kodierung als Zahlen von 0 bis 4 angemessen, da das Modell die zugrunde liegende Reihenfolge erfassen kann.
Im Gegensatz dazu würde bei einem Merkmal wie 'city' mit fünf verschiedenen Kategorien eine Kodierung als Zahlen von 0 bis 4 fälschlicherweise eine Reihenfolge suggerieren. In diesem Fall ist das One-Hot-Encoding die bessere Wahl, da es die Kategorien ohne Hierarchie abbildet.
Zur Kodierung von nominalen Daten wird der OneHotEncoder-Transformer verwendet. Für jeden eindeutigen Wert wird eine eigene Spalte erstellt. Für jede Zeile wird dann in der Spalte des jeweiligen Wertes eine 1 gesetzt und in allen anderen Spalten eine 0.
Was ursprünglich 'NewYork' war, hat nun 1 in der Spalte 'City_NewYork' und 0 in den anderen City_-Spalten.
Anwendung von OneHotEncoder auf den penguins-Datensatz. Die nominalen Merkmale sind 'island' und 'sex'. Die Spalte 'species' ist das Ziel und wird separat behandelt, wenn im nächsten Kapitel die Target-Encoding besprochen wird.
123456import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed.csv') print('island: ', df['island'].unique()) print('sex: ', df['sex'].unique())
Um den OneHotEncoder anzuwenden, das Encoder-Objekt initialisieren und die ausgewählten Spalten an .fit_transform() übergeben, analog zu anderen Transformern.
1234567891011import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed.csv') # Assign X, y variables y = df['species'] X = df.drop('species', axis=1) # Initialize an OneHotEncoder object one_hot = OneHotEncoder() # Print transformed 'sex', 'island' columns print(one_hot.fit_transform(X[['sex', 'island']]).toarray())
Die Methode .toarray() konvertiert die Sparse-Matrix-Ausgabe des OneHotEncoder in ein dichtes NumPy-Array. Dichte Arrays zeigen alle Werte explizit an, was die Visualisierung und Bearbeitung der kodierten Daten innerhalb eines DataFrames erleichtert. Sparse-Matrizen speichern nur Nicht-Null-Elemente und optimieren so die Speichernutzung. Diese Methode kann weggelassen werden, um den Unterschied in der Ausgabe zu sehen.
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Im Gegensatz dazu würde bei einem Merkmal wie 'city' mit fünf verschiedenen Kategorien eine Kodierung als Zahlen von 0 bis 4 fälschlicherweise eine Reihenfolge suggerieren. In diesem Fall ist das One-Hot-Encoding die bessere Wahl, da es die Kategorien ohne Hierarchie abbildet.
Zur Kodierung von nominalen Daten wird der OneHotEncoder-Transformer verwendet. Für jeden eindeutigen Wert wird eine eigene Spalte erstellt. Für jede Zeile wird dann in der Spalte des jeweiligen Wertes eine 1 gesetzt und in allen anderen Spalten eine 0.
Was ursprünglich 'NewYork' war, hat nun 1 in der Spalte 'City_NewYork' und 0 in den anderen City_-Spalten.
Anwendung von OneHotEncoder auf den penguins-Datensatz. Die nominalen Merkmale sind 'island' und 'sex'. Die Spalte 'species' ist das Ziel und wird separat behandelt, wenn im nächsten Kapitel die Target-Encoding besprochen wird.
123456import pandas as pd df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed.csv') print('island: ', df['island'].unique()) print('sex: ', df['sex'].unique())
Um den OneHotEncoder anzuwenden, das Encoder-Objekt initialisieren und die ausgewählten Spalten an .fit_transform() übergeben, analog zu anderen Transformern.
1234567891011import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a65bbc96-309e-4df9-a790-a1eb8c815a1c/penguins_imputed.csv') # Assign X, y variables y = df['species'] X = df.drop('species', axis=1) # Initialize an OneHotEncoder object one_hot = OneHotEncoder() # Print transformed 'sex', 'island' columns print(one_hot.fit_transform(X[['sex', 'island']]).toarray())
Die Methode .toarray() konvertiert die Sparse-Matrix-Ausgabe des OneHotEncoder in ein dichtes NumPy-Array. Dichte Arrays zeigen alle Werte explizit an, was die Visualisierung und Bearbeitung der kodierten Daten innerhalb eines DataFrames erleichtert. Sparse-Matrizen speichern nur Nicht-Null-Elemente und optimieren so die Speichernutzung. Diese Methode kann weggelassen werden, um den Unterschied in der Ausgabe zu sehen.
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