Question

给出变体长度特征列表：

features = [
    ['f1', 'f2', 'f3'],
    ['f2', 'f4', 'f5', 'f6'],
    ['f1', 'f2']
]

其中每个示例都有不同数量的要素，而且要素dtype为str并且已经很热。

为了使用sklearn的特征选择工具，我必须将features转换为2D数组，如下所示：

    f1  f2  f3  f4  f5  f6
s1   1   1   1   0   0   0
s2   0   1   0   1   1   1
s3   1   1   0   0   0   0

我怎么能通过sklearn或numpy来实现呢？

Answer 1

您可以使用专门用于执行此操作的scikit中的MultiLabelBinarizer。

您的示例代码：

features = [
            ['f1', 'f2', 'f3'],
            ['f2', 'f4', 'f5', 'f6'],
            ['f1', 'f2']
           ]
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
mlb = MultiLabelBinarizer()
new_features = mlb.fit_transform(features)

输出：

array([[1, 1, 1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 1, 1, 1],
       [1, 1, 0, 0, 0, 0]])

这也可以在管道中使用，以及其他feature_selection实用程序。

Answer 2

这是使用NumPy方法并输出为pandas数据帧的一种方法 -

import numpy as np
import pandas as pd

lens = list(map(len, features))
N = len(lens)
unq, col = np.unique(np.concatenate(features),return_inverse=1)
row = np.repeat(np.arange(N), lens)
out = np.zeros((N,len(unq)),dtype=int)
out[row,col] = 1

indx = ['s'+str(i+1) for i in range(N)]
df_out = pd.DataFrame(out, columns=unq, index=indx)

示例输入，输出 -

In [80]: features
Out[80]: [['f1', 'f2', 'f3'], ['f2', 'f4', 'f5', 'f6'], ['f1', 'f2']]

In [81]: df_out
Out[81]: 
    f1  f2  f3  f4  f5  f6
s1   1   1   1   0   0   0
s2   0   1   0   1   1   1
s3   1   1   0   0   0   0

如何使用热编码变体长度功能？

2 个答案: