Jednym ze sposob\u00f3w osi\u0105gni\u0119cia tego jest u\u017cycie kodowania etykiet<\/strong> , kt\u00f3re<\/span> przypisuje ka\u017cdej warto\u015bci kategorycznej warto\u015b\u0107 ca\u0142kowit\u0105 w oparciu o porz\u0105dek alfabetyczny.<\/span><\/p>\n Na przyk\u0142ad poni\u017cszy zrzut ekranu pokazuje, jak przekonwertowa\u0107 ka\u017cd\u0105 unikaln\u0105 warto\u015b\u0107 zmiennej kategorialnej o nazwie Zesp\u00f3\u0142<\/strong> na warto\u015b\u0107 ca\u0142kowit\u0105 w oparciu o kolejno\u015b\u0107 alfabetyczn\u0105:<\/span> <\/p>\n Istniej\u0105 dwa popularne sposoby kodowania etykiet w j\u0119zyku R:<\/span><\/p>\n Metoda 1: U\u017cyj podstawy R<\/strong><\/span><\/p>\n Metoda 2: U\u017cyj pakietu CatEncoders<\/strong><\/span><\/p>\n Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak zastosowa\u0107 ka\u017cd\u0105 metod\u0119 w praktyce.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak u\u017cy\u0107 funkcji R basefactor()<\/strong> do przekszta\u0142cenia zmiennej kategorialnej zwanej zespo\u0142em<\/strong> na zmienn\u0105 numeryczn\u0105:<\/span><\/p>\n Zwr\u00f3\u0107 uwag\u0119 na nowe warto\u015bci w kolumnie zesp\u00f3\u0142<\/strong> :<\/span><\/p>\n Pomy\u015blnie przekonwertowali\u015bmy kolumn\u0119 zespo\u0142u<\/strong> ze zmiennej jako\u015bciowej na zmienn\u0105 numeryczn\u0105.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak u\u017cywa\u0107 funkcji pakietu CatEncoders()<\/strong> do konwersji zmiennej kategorialnej zwanej zespo\u0142em<\/strong> na zmienn\u0105 numeryczn\u0105:<\/span><\/p>\n Ponownie wygenerowali\u015bmy nast\u0119puj\u0105ce nowe warto\u015bci w kolumnie zesp\u00f3\u0142<\/strong> :<\/span><\/p>\n Jest to zgodne z wynikami poprzedniego przyk\u0142adu.<\/span><\/span><\/p>\n Pami\u0119taj, \u017ce za pomoc\u0105 tej metody mo\u017cesz tak\u017ce u\u017cy\u0107 funkcji inverse.transform()<\/strong> , aby uzyska\u0107 oryginalne warto\u015bci kolumny zespo\u0142u<\/strong> :<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe zadania w j\u0119zyku R:<\/span><\/p>\n Jak utworzy\u0107 zmienn\u0105 kategoryczn\u0105 z kontynuacji w R<\/a> Cz\u0119sto w uczeniu maszynowym chcemy przekonwertowa\u0107 zmienne kategoryczne na jaki\u015b format liczbowy, kt\u00f3ry mo\u017ce by\u0107 \u0142atwo wykorzystany przez algorytmy. Jednym ze sposob\u00f3w osi\u0105gni\u0119cia tego jest u\u017cycie kodowania etykiet , kt\u00f3re przypisuje ka\u017cdej warto\u015bci kategorycznej warto\u015b\u0107 ca\u0142kowit\u0105 w oparciu o porz\u0105dek alfabetyczny. Na przyk\u0142ad poni\u017cszy zrzut ekranu pokazuje, jak przekonwertowa\u0107 ka\u017cd\u0105 unikaln\u0105 warto\u015b\u0107 zmiennej kategorialnej o […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3445","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/labelencode2-1.jpg\")
<\/p>\n df$my_var <- as. numeric<\/span> (factor(df$my_var))\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (CatEncoders)\n\n#define original categorical labels\n<\/span>labs = LabelEncoder. fit<\/span> (df$my_var)\n\n#convert labels to numeric values\n<\/span>df$team = transform(labs, df$my_var)<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 1: Kodowanie etykiet przy u\u017cyciu Base R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'),\n points=c(25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 to 25\n2 to 12\n3 B 15\n4 B 14\n5 B 19\n6 B 23\n7 C 25\n8 C 29\n\n#perform label encoding on team variable\n<\/span>df$team <- as. numeric<\/span> (factor(df$team))\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 1 25\n2 1 12\n3 2 15\n4 2 14\n5 2 19\n6 2 23\n7 3 25\n8 3 29\n<\/strong><\/pre>\n\n
Przyk\u0142ad 2: Kodowanie etykiet przy u\u017cyciu pakietu CatEncoders<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (CatEncoders)<\/span>\n\n#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'),\n points=c(25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29))\n\n#define original categorical labels\n<\/span>labs = LabelEncoder. fit<\/span> (df$team)\n\n#convert labels to numeric values\n<\/span>df$team = transform(labs, df$team)\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 1 25\n2 1 12\n3 2 15\n4 2 14\n5 2 19\n6 2 23\n7 3 25\n8 3 29<\/strong><\/pre>\n\n
#display original team labels\n<\/span>reverse. transform<\/span> (labs, df$team)\n\n[1] \u201cA\u201d \u201cA\u201d \u201cB\u201d \u201cB\u201d \u201cB\u201d \u201cB\u201d \u201cC\u201d \u201cC\u201d\n<\/strong><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Jak utworzy\u0107 zmienne kategoryczne w R<\/a>
Jak przekonwertowa\u0107 zmienne kategoryczne na numeryczne w R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"