当前位置: 首页 > news >正文

Python | 使用均值编码(MeanEncoding)处理分类特征

在特征工程中,将分类特征转换为数字特征的任务称为编码。

有多种方法来处理分类特征,如OneHotEncoding和LabelEncoding,FrequencyEncoding或通过其计数替换分类特征。同样,我们可以使用均值编码(MeanEncoding)。

均值编码

均值编码是一种将类别特征映射为目标变量均值的编码方法。它利用了目标变量在不同类别取值上的统计特性,为每个类别赋予一个相应的编码值。这种编码方法可以在一定程度上保留类别特征的信息,并且通常能够提供比独热编码更紧凑的表示。

对于高基数定性特征(类别特征)的数据预处理,均值编码是一种有效的编码方式。在实际应用中,这类特征工程能极大提升模型的性能。

应用场景

均值编码在以下应用场景中较为常见:

  1. 分类问题:在分类问题中,均值编码可以将类别特征转换为相应的均值,从而为每个类别赋予一个独特的编码值。这种编码方法可以保留类别特征的信息,并且通常能够提供比独热编码更紧凑的表示。
  2. 回归问题:在回归问题中,均值编码可以将类别特征转换为相应的均值,以帮助模型更好地理解类别特征与目标变量之间的关系。通过使用均值编码,回归模型可以更好地处理类别特征,并提高预测的准确性。
  3. 文本分类:在文本分类中,均值编码可以用于将文本中的词语或短语转换为相应的均值,以帮助模型更好地理解文本内容。通过使用均值编码,文本分类模型可以更好地处理文本数据,并提高分类的准确性。
  4. 图像分类:在图像分类中,均值编码可以用于将图像中的特征转换为相应的均值,以帮助模型更好地理解图像内容。通过使用均值编码,图像分类模型可以更好地处理图像数据,并提高分类的准确性。

需要注意的是,均值编码仅适用于高基数定性特征的数据预处理。对于连续型特征或低基数定性特征,均值编码可能并不适用。在选择合适的编码方法时,应根据具体的数据类型和应用场景进行评估和选择。

案例

# importing libraries 
import pandas as pd # creating dataset 
data={'SubjectName':['s1','s2','s3','s1','s4','s3','s2','s1','s2','s4','s1'], 'Target':[1,0,1,1,1,0,0,1,1,1,0]} df = pd.DataFrame(data) print(df) 

输出

     SubjectName  Target
0    s1    1
1    s2    0
2    s3    1
3    s1    1
4    s4    1
5    s3    0
6    s2    0
7    s1    1
8    s2    1
9    s4    1
10    s1    0

统计SubjectName的数据计数

df.groupby(['SubjectName'])['Target'].count() 

输出

subjectNames1         4s2         3s3         2s4         2
Name: Target, dtype: int64

具有SubjectName的groupby数据及其Target平均值

df.groupby(['SubjectName'])['Target'].mean() 

输出

subjectName
s1         0.750000
s2         0.333333
s3         0.500000
s4         1.000000
Name: Target, dtype: float64

通过map对象映射均值到df[‘SubjectName’]

Mean_encoded_subject = df.groupby(['SubjectName'])['Target'].mean().to_dict() df['SubjectName'] =  df['SubjectName'].map(Mean_encoded_subject) print(df) 

输出

    SubjectName    Target
0    0.750000    1
1    0.333333    0
2    0.500000    1
3    0.750000    1
4    1.000000    1
5    0.500000    0
6    0.333333    0
7    0.750000    1
8    0.333333    1
9    1.000000    1
10    0.750000    0

均值编码的优缺点

均值编码是一种将类别特征转换为相应均值的编码方法。以下是均值编码的优缺点:

优点:

  • 适用于高基数定性特征的数据预处理,能够保留类别特征的信息,提供更紧凑的表示。
  • 可以提高分类和回归模型的性能,尤其是在处理类别特征时。
  • 可以减少模型过拟合的风险,因为它可以减少特征的维度。

缺点:

  • 对于低基数定性特征,均值编码可能并不适用,因为它可能会忽略类别特征中的重要信息。
  • 在处理具有不同类别的特征时,均值编码可能会引入偏差,因为它将每个类别视为独立的变量。
  • 当类别特征的值非常不平衡时,均值编码可能会产生偏差,导致模型性能下降。
  • 在某些情况下,均值编码可能会引入额外的计算开销,尤其是在处理大规模数据集时。

需要注意的是,在选择编码方法时,应根据具体的数据类型、应用场景和模型需求进行评估和选择。除了均值编码外,还有其他的编码方法可供选择,如独热编码、目标编码等。每种编码方法都有其优缺点,应根据具体情况进行选择。

相关文章:

Python | 使用均值编码(MeanEncoding)处理分类特征

在特征工程中,将分类特征转换为数字特征的任务称为编码。 有多种方法来处理分类特征,如OneHotEncoding和LabelEncoding,FrequencyEncoding或通过其计数替换分类特征。同样,我们可以使用均值编码(MeanEncoding)。 均值编码 均值…...

面试-java异常体系

1.java异常体系 error类是指与jvm相关的问题。如系统崩溃,虚拟机错误,内存空间不足。 非runtime异常不处理,程序就没有办法执行。 一旦遇到异常抛出,后面的异常就不会进行。 (1)常见的error以及exception 2.java异常要点分析…...

Clickhouse 的性能优化实践总结

文章目录 前言性能优化的原则数据结构优化内存优化磁盘优化网络优化CPU优化查询优化数据迁移优化 前言 ClickHouse是一个性能很强的OLAP数据库,性能强是建立在专业运维之上的,需要专业运维人员依据不同的业务需求对ClickHouse进行有针对性的优化。同一批…...

变工况下转子、轴承数据采集及测试

1.固定工况下的数据采集 1.wireshark抓包 通过使用 Wireshark 抓包和 Linux 端口重放技术,可以模拟实际机械设备的运行环境,从而减少实地验证软件和算法的复杂性和麻烦。 打开设备正常运转,当采集器通过网口将数据发送到电脑时&#xff0c…...

泰迪智能科技与成都文理学院人工智能与大数据学院开展校企合作交流

近日,在推动高等教育与产业深度融合的背景下,成都文理学院人工智能与大数据学院携手广东泰迪智能科技股份有限公司开展“专业建设交流会”。人工智能与大数据学院院长胡念青、院长助理陈坚、骨干教师刘超超、孙沛、赵杰、文运、胡斌、邹杰出席本次交流会…...

ubuntu22.04安装初始化

目录 1. 概述2. 修改参数3. 修改限制4. 修改源6. 虚拟机关闭swap分区7. 配置系统信息7.1 设置主机名7.2 设置时区7.3 安装常用工具包7.4 设置时间同步7.5 关闭 selinux 1. 概述 CentOS 7 马上就停止支持服务了,未雨绸缪,整理Ubuntu 22.04的 初始化脚本。…...

学习新语言方法总结(一)

随着工作时间越长,单一语言越来越难找工作了,需要不停地学习新语言来适应,总结一下自己学习新语言的方法,这次以GO为例,原来主语言是PHP ,自学GO 了解语言特性,知道他是干嘛的 go语言&#xff0…...

Mysql数据的备份与恢复

一.备份概述 备份的主要目的是灾难恢复,备份还可以测试应用、回滚数据修改、查询历史数据、审计等。 1.数据备份的重要性 在企业中数据的价值至关重要,数据保障了企业业务的正常运行。因此,数据的安全性及数据的可靠性是运维的重中之重&…...

规上!西安市支持培育商贸企业达限纳统应统尽统申报奖励补助要求政策

西安市支持培育商贸企业达限纳统应统尽统工作方案 为加快培育消费市场主体,支持商贸企业扩大经营、做大做强,指导企业达限纳统、应统尽统,不断扩大我市限额以上商贸企业数量规模,促进全市经济社会高质量发展,结合我市…...

Go语言测试第二弹——基准测试

在前一篇文章中,我们讲解了Go语言中最基础的单元测试,还没有看过的可以自行去查看,这篇文章我们详细了解Go语言里面的基准测试。 基准测试 基准测试,也就是BenchmarkTest,基准测试是用来测试代码性能的的一种方法&…...

关于“刘亦菲为什么无人敢娶”的问题❗❗❗

关于“刘亦菲为什么无人敢娶”的问题, 实际上涉及到多个方面的因素, 以下是对这些因素的详细分析:1.事业心重:刘亦菲作为华语影视圈的知名女星,她的演艺事业非常成功, 这也意味着她将大量的时间和精力投…...

LeetCode:经典题之141、142 题解及延伸

系列目录 88.合并两个有序数组 52.螺旋数组 567.字符串的排列 643.子数组最大平均数 150.逆波兰表达式 61.旋转链表 160.相交链表 83.删除排序链表中的重复元素 389.找不同 1491.去掉最低工资和最高工资后的工资平均值 896.单调序列 206.反转链表 92.反转链表II 141.环形链表 …...

rk3568 OpenHarmony 串口uart与电脑通讯开发案例

一、需求描述: rk3568开发板运行OpenHarmony4.0,通过开发板上的uart串口与电脑进行通讯,相互收发字符串。 二、案例展示 1、开发环境: (1)rk3568开发板 (2)系统:OpenHar…...

canvas画布旋转问题

先说一下为什么要旋转的目的:因为在画布上签名,在不同的设备上我需要不同方向的签名图片,电脑是横屏,手机就是竖屏,所以需要把手机的签名旋转270,因此写了这个方法。 关于画布旋转的重点就是获取到你的画布…...

vue3 【提效】自动导入框架方法 unplugin-auto-import 实用教程

是否还在为每次都需要导入框架方法而烦恼呢? // 每次都需手动导入框架方法 import { ref } from vuelet num ref(0)用 unplugin-auto-import 来帮你吧,以后只需这样写就行啦! let num ref(0)官方示例如下图 使用流程 1. 安装 unplugin-au…...

clip系列改进Lseg、 group ViT、ViLD、Glip

Lseg 在clip后面加一个分割head,然后用分割数据集有监督训练。textencoder使用clip,frozen住。 group ViT 与Lseg不同,借鉴了clip做了真正的无监督学习。 具体的通过group block来做的。使用学习的N个group token(可以理解为聚类…...

Ubuntu下TensorRT与trtexec工具的安装

新版(这里测试的是10.1版)的onnx转tensorrt engine工具trtexec已经集成在TensorRT中,不需要额外单独安装。 教程来源于此网页:https://medium.com/moshiur.faisal01/install-tensorrt-with-command-line-wrapper-trtexec-on-unun…...

MySQL定时任务

事件调度器操作 查看事件调度器是否开启:ON 表示已开启。 show variables like %event_scheduler%; ------------------------ | Variable_name | Value | ------------------------ | event_scheduler | ON | ------------------------ 开启和关闭事件调度器…...

Pandas实用Excel数据汇总

Pandas 是一个开源的 Python 库,由 Wes McKinney 开发,专门用于高效地处理和分析数据,无论是小规模的数据实验还是大规模的数据处理任务。它构建在 NumPy 之上,这意味着它利用了 NumPy 的高性能数组计算能力。Pandas 的核心数据结…...

【计算机网络】[第4章 网络层][自用]

1 概述 (1)因特网使用的TCP/IP协议体系(四层)的网际层,提供的是无连接、不可靠的数据报服务; (2)ATM、帧中继、X.25的OSI体系(七层)中的网络层,提供的是面向连接的、可靠的虚电路服务。 (3)路由选择分两种: 一种是由用户or管理员人工进行配置(只适用于规…...

微信小程序之bind和catch

这两个呢,都是绑定事件用的,具体使用有些小区别。 官方文档: 事件冒泡处理不同 bind:绑定的事件会向上冒泡,即触发当前组件的事件后,还会继续触发父组件的相同事件。例如,有一个子视图绑定了b…...

DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理

哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

前端倒计时误差!

提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

Mybatis逆向工程,动态创建实体类、条件扩展类、Mapper接口、Mapper.xml映射文件

今天呢,博主的学习进度也是步入了Java Mybatis 框架,目前正在逐步杨帆旗航。 那么接下来就给大家出一期有关 Mybatis 逆向工程的教学,希望能对大家有所帮助,也特别欢迎大家指点不足之处,小生很乐意接受正确的建议&…...

为什么需要建设工程项目管理?工程项目管理有哪些亮点功能?

在建筑行业,项目管理的重要性不言而喻。随着工程规模的扩大、技术复杂度的提升,传统的管理模式已经难以满足现代工程的需求。过去,许多企业依赖手工记录、口头沟通和分散的信息管理,导致效率低下、成本失控、风险频发。例如&#…...

MVC 数据库

MVC 数据库 引言 在软件开发领域,Model-View-Controller(MVC)是一种流行的软件架构模式,它将应用程序分为三个核心组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨MVC架构与数据库之间的关系,以…...

鱼香ros docker配置镜像报错:https://registry-1.docker.io/v2/

使用鱼香ros一件安装docker时的https://registry-1.docker.io/v2/问题 一键安装指令 wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros出现问题:docker pull 失败 网络不同,需要使用镜像源 按照如下步骤操作 sudo vi /etc/docker/dae…...

是否存在路径(FIFOBB算法)

题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图,该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序,确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数,分别表示n 和 e 的值(1…...

蓝桥杯3498 01串的熵

问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798&#xff0c; 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...

HashMap中的put方法执行流程(流程图)

1 put操作整体流程 HashMap 的 put 操作是其最核心的功能之一。在 JDK 1.8 及以后版本中&#xff0c;其主要逻辑封装在 putVal 这个内部方法中。整个过程大致如下&#xff1a; 初始判断与哈希计算&#xff1a; 首先&#xff0c;putVal 方法会检查当前的 table&#xff08;也就…...