【Kaggle纽约出租车车程用时预测实战（4）】One-hot encode处理属性标签数据

冷不防 2023-05-28 14:15 4阅读 0赞

**特征数据分类**

分类变量（定量特征）与连续变量（定性特征）。我们训练模型的变量，一般分为两种形式。比如之前进行的房价预测，单以最后的标签（因变量）来看，房价可以在一定范围内取得任意数值，则此时变量为连续变量。如果把房价进行分段处理，之前是按照大于中位数就是高房价，低于中位数就是低房价，那么此时变量为分类变量

特征转换。对于分类变量，要进行转换，通常直接转换为数字。比如将高房价和低房价表示为True（1）,False（0）。原因主要有两点：

1） 转换后可以提高模型运算效率  
2） 对于一些模型，比如逻辑回归或计算距离时，无法对分类值直接进行计算

因此，需要更好的编码方式对特征进行转换

**one hot编码**

one hot编码（独热编码）是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。one-hot编码的定义是用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。比如上面的例子高房价和低房价，有2个分类值，因此N为2，对应的one-hot编码可以表示为10和01

##### 1. one hot编码实现 #####

ls = ['上海','北京','深圳']
    pd.get_dummies(ls)

–> 输出的结果为：  
![在这里插入图片描述][20200322151609399.png]

##### 2. 以出租车公司举例 #####

这里有两家出租车公司，分别为1和2，为了避免数字之间的大小对模拟预测的影响，可以将数据转化为one hot编码

train[['vendor_id','store_and_fwd_flag']].head()

–> 输出的结果为：（第一个字段表示出租车公司的类别，第二个字段代表的是有没有打计价器）  
![在这里插入图片描述][20200322151247111.png]  
将数据转化为独热编码，为了保证一致性，要确保测试集和训练集上都进行转变

vendor_train = pd.get_dummies(train['vendor_id'], prefix='vi', prefix_sep='_')
    vendor_test = pd.get_dummies(test['vendor_id'], prefix='vi', prefix_sep='_')
    
    vendor_train.head()

–> 输出的结果为：（比如这里查看一下测试集上面该字段转化后的内容，可以看出结果是和上面的数据对应上的）  
![在这里插入图片描述][20200322151815431.png]

##### 3. 将所有的属性标签进行独热编码转化 #####

store_and_fwd_flag_train = pd.get_dummies(train['store_and_fwd_flag'], prefix='sf', prefix_sep='_')
    store_and_fwd_flag_test = pd.get_dummies(test['store_and_fwd_flag'], prefix='sf', prefix_sep='_')
    #是否打表计时也属于分类数据
    cluster_pickup_train = pd.get_dummies(train['pickup_cluster'], prefix='p', prefix_sep='_')
    cluster_pickup_test = pd.get_dummies(test['pickup_cluster'], prefix='p', prefix_sep='_')
    cluster_dropoff_train = pd.get_dummies(train['dropoff_cluster'], prefix='d', prefix_sep='_')
    cluster_dropoff_test = pd.get_dummies(test['dropoff_cluster'], prefix='d', prefix_sep='_')
    
    train['dayofweek'] = train['pickup_datetime'].dt.dayofweek
    #这里将上车的时间转化为星期几的形式，然后再转化为独热编码
    #默认出租车是在一天内行驶的，所以只处理上车的数据即可
    test['dayofweek'] = test['pickup_datetime'].dt.dayofweek
    
    month_train = pd.get_dummies(train['month'], prefix='m', prefix_sep='_')
    month_test = pd.get_dummies(test['month'], prefix='m', prefix_sep='_')
    dom_train = pd.get_dummies(train['day'], prefix='dom', prefix_sep='_')
    dom_test = pd.get_dummies(test['day'], prefix='dom', prefix_sep='_')
    hour_train = pd.get_dummies(train['hr'], prefix='h', prefix_sep='_')
    hour_test = pd.get_dummies(test['hr'], prefix='h', prefix_sep='_')
    hour_cate_train = pd.get_dummies(train['hr_categori'], prefix='hc', prefix_sep='_')
    #这个也是分类数据
    hour_cate_test = pd.get_dummies(test['hr_categori'], prefix='hc', prefix_sep='_')
    dow_train = pd.get_dummies(train['dayofweek'], prefix='dow', prefix_sep='_')
    #将确认为星期几也是属于分类的数据，和月天小时是同理的
    dow_test = pd.get_dummies(test['dayofweek'], prefix='dow', prefix_sep='_')
    
    month_train.head()

–> 输出的结果为：  
![在这里插入图片描述][20200322153837199.png]

##### 4. 删除干扰特征 #####

因为已经将属性标签（分类数据）进行独热编码处理了，那么原来的字段数据就可以进行删除了（这些数据有的会有大小之间的关系，造成不希望的结果），避免对模型预测产生影响，最后的一个因为是使用了比赛要求的形式评估结果，所以这个字段的数据也应该删除

train = train.drop(['id','vendor_id','store_and_fwd_flag','dayofweek','hr_categori','minute',
                        'month','day','hr','pickup_cluster','dropoff_cluster','dropoff_datetime', 'trip_duration'],axis = 1)
                        
    #Test_id = test['id']
    test = test.drop(['id','vendor_id','store_and_fwd_flag','dayofweek','hr_categori','minute',
                      'month','day','hr','pickup_cluster','dropoff_cluster'], axis = 1)

[20200322151609399.png]: /images/20230528/129d6c69bda34b04ba90d3db62bc5f6b.png
[20200322151247111.png]: /images/20230528/64d4e46c0f6e475da37a4c19551390c3.png
[20200322151815431.png]: /images/20230528/392d9649bd5a4a98b54df981e8d3d9ac.png
[20200322153837199.png]: /images/20230528/f37cf3b7569b4c36ab31747d0f3a13c4.png