{"id":2235,"date":"2023-07-23T03:24:57","date_gmt":"2023-07-23T03:24:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/hot-codierung-in-python\/"},"modified":"2023-07-23T03:24:57","modified_gmt":"2023-07-23T03:24:57","slug":"hot-codierung-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/hot-codierung-in-python\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie one-hot-codierung in python durch"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Mithilfe der One-Hot-Codierung<\/strong> werden kategoriale Variablen in ein Format konvertiert, das von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen<\/a> problemlos verwendet werden kann.<\/span><\/p>\n

Die Grundidee des One-Hot-Codierens besteht darin, neue Variablen zu erstellen, die die Werte 0 und 1 annehmen, um die urspr\u00fcnglichen kategorialen Werte darzustellen.<\/span><\/p>\n

Das folgende Bild zeigt beispielsweise, wie wir eine kategoriale Variable mit Teamnamen per One-Hot-Codierung in neue Variablen konvertieren, die nur die Werte 0 und 1 enthalten:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Das folgende Schritt-f\u00fcr-Schritt-Beispiel zeigt, wie Sie in Python eine One-Hot-Codierung f\u00fcr genau diesen Datensatz durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n

Erstellen wir zun\u00e4chst den folgenden Pandas-DataFrame:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],\n                   ' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points\n0 to 25\n1 to 12\n2 B 15\n3 B 14\n4 B 19\n5 B 23\n6 C 25\n7 C 29<\/strong><\/pre>\n
 Schritt 2: F\u00fchren Sie eine One-Hot-Codierung durch<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Als n\u00e4chstes importieren wir die OneHotEncoder()<\/strong> -Funktion aus der sklearn-<\/strong> Bibliothek und verwenden sie, um eine Hot-Codierung f\u00fcr die Variable \u201eteam\u201c im Pandas-DataFrame durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> sklearn. preprocessing<\/span> import<\/span> OneHotEncoder\n\n#creating instance of one-hot-encoder\n<\/span>encoder = OneHotEncoder(handle_unknown=' ignore<\/span> ')\n\n#perform one-hot encoding on 'team' column \n<\/span>encoder_df = pd. DataFrame<\/span> ( encoder.fit_transform<\/span> (df[[' team<\/span> ']]). toarray<\/span> ())\n\n#merge one-hot encoded columns back with original DataFrame\n<\/span>final_df = df. join<\/span> (encoder_df)\n\n#view final df\n<\/span>print<\/span> (final_df)\n\n  team points 0 1 2\n0 to 25 1.0 0.0 0.0\n1 to 12 1.0 0.0 0.0\n2 B 15 0.0 1.0 0.0\n3 B 14 0.0 1.0 0.0\n4 B 19 0.0 1.0 0.0\n5 B 23 0.0 1.0 0.0\n6 C 25 0.0 0.0 1.0\n7 C 29 0.0 0.0 1.0\n<\/strong><\/pre>\n
 Beachten Sie, dass dem DataFrame drei neue Spalten hinzugef\u00fcgt wurden, da die urspr\u00fcngliche Spalte \u201eteam\u201c drei eindeutige Werte enthielt.<\/span><\/p>\n
 Schritt 3: Entfernen Sie die urspr\u00fcngliche kategoriale Variable<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Schlie\u00dflich k\u00f6nnen wir die urspr\u00fcngliche Variable \u201eteam\u201c aus dem DataFrame entfernen, da wir sie nicht mehr ben\u00f6tigen:<\/span><\/p>\n
 #drop 'team' column\n<\/span>final_df. drop<\/span> (' team<\/span> ', axis= 1<\/span> , inplace= True<\/span> )\n\n#view final df\n<\/span>print<\/span> (final_df)\n\n   points 0 1 2\n0 25 1.0 0.0 0.0\n1 12 1.0 0.0 0.0\n2 15 0.0 1.0 0.0\n3 14 0.0 1.0 0.0\n4 19 0.0 1.0 0.0\n5 23 0.0 1.0 0.0\n6 25 0.0 0.0 1.0\n7 29 0.0 0.0 1.0\n<\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnten auch die Spalten des endg\u00fcltigen DataFrame umbenennen, um sie leichter lesbar zu machen:<\/span><\/p>\n
 #rename columns\n<\/span>final_df. columns<\/span> = ['points', 'teamA', 'teamB', 'teamC']\n\n#view final df<\/span>\nprint<\/span> (final_df)\n\n   points teamA teamB teamC\n0 25 1.0 0.0 0.0\n1 12 1.0 0.0 0.0\n2 15 0.0 1.0 0.0\n3 14 0.0 1.0 0.0\n4 19 0.0 1.0 0.0\n5 23 0.0 1.0 0.0\n6 25 0.0 0.0 1.0\n7 29 0.0 0.0 1.0\n<\/strong><\/pre>\n
 Die One-Hot-Codierung ist abgeschlossen und wir k\u00f6nnen diesen Pandas-DataFrame nun in jeden gew\u00fcnschten Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen einf\u00fcgen.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 So berechnen Sie einen getrimmten Mittelwert in Python<\/a>
 So f\u00fchren Sie eine lineare Regression in Python durch<\/a>
 So f\u00fchren Sie eine logistische Regression in Python durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Mithilfe der One-Hot-Codierung werden kategoriale Variablen in ein Format konvertiert, das von Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen problemlos verwendet werden kann. Die Grundidee des One-Hot-Codierens besteht darin, neue Variablen zu erstellen, die die Werte 0 und 1 annehmen, um die urspr\u00fcnglichen kategorialen Werte darzustellen. 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