离散特征的编码分为两种情况：
1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码
2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}
使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'class1'], ['red', 'L', 13.5, 'class2'], ['blue', 'XL', 15.3, 'class1']]) df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label'] size_mapping = { 'XL': 3, 'L': 2, 'M': 1} df['size'] = df['size'].map(size_mapping) class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))} df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping) |
说明：对于有大小意义的离散特征，直接使用映射就可以了，{‘XL’:3,’L’:2,’M’:1 }
支付宝扫一扫
