人口普查数据集独热编码转换

人口普查数据集独热编码转换

描述

在机器学习中，数据的表示方式对于模型算法的性能影响很大，寻找数据最佳表示的过程被称为“特征工程”，在实际应用中许多特征并非连续的数值，比如国籍、学历、性别、肤色等，这些特征被称为离散特征（或分类特征），对于多数模型来说，需要预先对离散特征进行数字编码，独热编码（one-hot编码）是最常用的离散特征编码方式。

本任务的实践内容包括：

1、对人口普查数据集（adult）进行独热编码转换

2、对编码后的数据进行缩放预处理

3、建立逻辑回归分类模型并评估

源码下载

环境

• 操作系统：Windows 10、Ubuntu18.04

• 工具软件：Anaconda3 2019、Python3.7

• 硬件环境：无特殊要求

• 依赖库列表

  scikit-learn	0.24.2
  pandas          1.1.5
  Ipython         7.16.3
  

分析

本任务采用人口普查数据集（adult），该数据集由美国1994年人口普查数据库抽取而来，可以用来预测居民收入是否超过50K$/year。该数据集包含年龄、工种、学历、职业、人种等14个特征和1个标签列（收入），14个特征中有多个分类离散特征，需要进行编码转换。

Scikit-learn和Pandas都提供了独热编码功能，Scikit-learn通过LabelEncoder和OneHotEncoder类实现，Pandas通过get_dummies函数实现。

本任务基于adult数据集建立收入预测模型，预测居民收入是否超过50K，这是一个二分类问题，任务涉及以下几个环节：

A）加载、观察adult数据

B）转换独热编码

C）抽取特征数据与标签数据

D）数据缩放预处理

E）拆分测试集与训练集

F）建立逻辑回归模型并评估

实施

1、加载、观察adult数据

import pandas as pd
from IPython.display import display # display函数可以更美观地显示数据# 读入数据集（原数据集中没有列名，我们为其加上）
data = pd.read_csv("../dataset/adult.data",names=['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num','marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'gender','capital-gain', 'capital-loss', 'hours-per-week', 'native-country','income'])print(data.shape) # 32561个样本，14个特征+1个标签（收入）# 简单查看其中几列（便于显示）
data_t = data[['age', 'workclass', 'education',  'race', 'occupation', 'gender', 'hours-per-week','occupation', 'income']]display(data_t.head()) # 查看前5行

结果如下：

2、转换独热编码

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 将离散特征转为独热编码（该函数只转换非数字类型的列）
data = pd.get_dummies(data)
display(data) # 最后两列为标签

输出结果：

转化后，最后两列为标签，前面为特征列。

3、抽取特征与标签数据，建模并评估

X = data.iloc[:,0:-2].values # 取出特征数据（不包括最后两列）
y= data.iloc[:,-1].values # 取标签数据X = StandardScaler().fit_transform(X) # 使用StandardScaler进行数据缩放
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) # 拆分数据model = LogisticRegression().fit(X_train, y_train) # 建里LR分类模型
score = model.score(X_test, y_test) # 评估模型
print(score)

结果如下：

分类准确率为85%。