{"id":2237,"date":"2023-07-23T03:24:57","date_gmt":"2023-07-23T03:24:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/codifica-a-caldo-in-python\/"},"modified":"2023-07-23T03:24:57","modified_gmt":"2023-07-23T03:24:57","slug":"codifica-a-caldo-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/codifica-a-caldo-in-python\/","title":{"rendered":"Come eseguire la codifica one-hot in python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

La codifica one-hot<\/strong> viene utilizzata per convertire le variabili categoriali in un formato che pu\u00f2 essere facilmente utilizzato dagli algoritmi di machine learning .<\/span><\/p>\n

L’idea di base della codifica one-hot \u00e8 quella di creare nuove variabili che assumano i valori 0 e 1 per rappresentare i valori categorici originali.<\/span><\/p>\n

Ad esempio, l’immagine seguente mostra come effettueremo la codifica one-hot per convertire una variabile categoriale contenente i nomi dei team in nuove variabili contenenti solo valori 0 e 1:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Il seguente esempio passo passo mostra come eseguire la codifica one-hot per questo set di dati esatto in Python.<\/span><\/p>\n

Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n

Innanzitutto, creiamo il seguente DataFrame panda:<\/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
 Passaggio 2: eseguire la codifica one-hot<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Successivamente, importiamo la funzione OneHotEncoder()<\/strong> dalla libreria sklearn<\/strong> e usiamola per eseguire la codifica a caldo sulla variabile ‘team’ nel DataFrame pandas:<\/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
 Tieni presente che tre nuove colonne sono state aggiunte a DataFrame poich\u00e9 la colonna “team” originale conteneva tre valori univoci.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione OneHotEncoder()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Passaggio 3: rimuovere la variabile categoriale originale<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Infine, possiamo rimuovere la variabile originale ‘team’ dal DataFrame poich\u00e9 non ne abbiamo pi\u00f9 bisogno:<\/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
 Potremmo anche rinominare le colonne del DataFrame finale per renderle pi\u00f9 facili da leggere:<\/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
 La codifica one-hot \u00e8 completa e ora possiamo inserire questo DataFrame di Panda in qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico che desideriamo.<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Come calcolare una media troncata in Python<\/a>
 Come eseguire la regressione lineare in Python<\/a>
Come eseguire la regressione logistica in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La codifica one-hot viene utilizzata per convertire le variabili categoriali in un formato che pu\u00f2 essere facilmente utilizzato dagli algoritmi di machine learning . L’idea di base della codifica one-hot \u00e8 quella di creare nuove variabili che assumano i valori 0 e 1 per rappresentare i valori categorici originali. 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