python之类别的一次性编码_编程设计

我有一个类似这样的列表:

list = ['Opinion, Journal, Editorial', 
        'Opinion, Magazine, Evidence-based', 
        'Evidence-based']

逗号在类别之间分隔，例如。意见和期刊是两个不同的类别。真正的列表要大得多，并且有更多可能的类别。我想使用 one-hot encoding 来转换列表，以便它可以用于机器学习。例如，我想从该列表中生成一个包含如下数据的稀疏矩阵:

list = [[1, 1, 1, 0, 0], 
        [1, 0, 0, 0, 1], 
        [0, 0, 0, 0, 1]]

理想情况下，我想使用 scikit-learn's one hot encoder因为我认为这是最有效的。

回应@nbrayns评论:

想法是将类别列表从文本转换为向量，如果它属于该类别，它将被分配 1，否则分配 0。对于上面的示例，标题将是:

headings = ['Opinion', 'Journal', 'Editorial', 'Magazine', 'Evidence-based']

请您参考如下方法:

如果您能够使用 Pandas，则此功能基本上是内置的:

import pandas as pd 
 
l = ['Opinion, Journal, Editorial', 'Opinion, Magazine, Evidence-based', 'Evidence-based'] 
pd.Series(l).str.get_dummies(', ')

   Editorial  Evidence-based  Journal  Magazine  Opinion 
0          1               0        1         0        1 
1          0               1        0         1        1 
2          0               1        0         0        0

如果您想坚持使用 sklearn 生态系统，您正在寻找 MultiLabelBinarizer，而不是 OneHotEncoder。顾名思义，OneHotEncoder 仅支持每个类别每个样本一个级别，而您的数据集有多个级别。

from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer 
 
mlb = MultiLabelBinarizer()  # pass sparse_output=True if you'd like 
mlb.fit_transform(s.split(', ') for s in l)

[[1 0 1 0 1] 
 [0 1 0 1 1] 
 [0 1 0 0 0]]

要将列映射回分类级别，您可以访问 mlb.classes_。对于上面的示例，这给出了 ['Editorial' 'Evidence-based' 'Journal' 'Magazine' 'Opinion']。