کدگذاری برچسب با پایتون

بفرست برای دوستت
Telegram
WhatsApp

فهرست مطالب

در جلسه 12 از نیچ کورس آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون می خواهیم در مورد کدگذاری برچسب با پایتون صحبت کنیم.

وقتی در پروژه‌های یادگیری ماشین (ML) کار می‌کنیم، اغلب با داده‌هایی روبرو می‌شویم که ستون‌هایی با دسته‌بندی‌های مختلف دارند. مثلاً گاهی یک ستون ممکن است مقادیر ترتیبی داشته باشد، همانند ستونی با نام “سطح درآمد” که مقادیر “پایین”، “متوسط” و “بالا” در آن وجود دارد.

در این موارد، می‌توانیم این مقادیر را با اعداد ۱، ۲ و ۳ جایگزین کنیم؛ که در آن ۱ نمایانگر “پایین”، ۲ نمایانگر “متوسط” و ۳ نمایانگر “بالا” است.

با استفاده از این نوع کدگذاری، ما تلاش می‌کنیم که معنای واقعی مقدار را حفظ کرده و به مقادیر با اولویت بالاتر وزن بیشتری بدهیم.

 

کدگذاری برچسب

کدگذاری برچسب، روشی است که با استفاده از آن، ستون‌های دسته‌ای به اعداد تبدیل می‌شوند تا بتوانیم آن‌ها را در مدل‌های یادگیری ماشین که فقط با داده‌های عددی کار می‌کنند، استفاده کنیم. این مرحله از پیش‌ پردازش داده در پروژه‌های یادگیری ماشین بسیار حیاتی است.

  رگرسیون خطی با کتابخانه sklearn

 

مثال اول کدگذاری برچسب

فرض کنید یک ستون “قد” در یک مجموعه داده داریم که مقادیر آن “بلند”، “متوسط” و “کوتاه” است. برای تبدیل این ستون به عدد، از کدگذاری برچسب استفاده می‌کنیم. پس از این کدگذاری، مقادیر ستون “قد” به ۰، ۱ و ۲ تغییر می‌کند، که ۰ برای “بلند”، ۱ برای “متوسط” و ۲ برای “کوتاه” است.

مقدار قد
بلند
1 متوسط
2 کوتاه

 

مثال دوم کدگذاری برچسب

برای مجموعه داده ایریس، می‌خواهیم کدگذاری برچسب را روی ستون “گونه” اعمال کنیم. این ستون شامل سه گونه است: ایریس-ستوسا، ایریس-ورسیکالر و ایریس-ویرجینیکا. 

(برای اجرای کد زیر نیاز است که فایل دیتاست ایریس با فرمت csv در مسیر فایل پایتونی شما قرار داشته باشد)

# Import libraries 
import numpy as np 
import pandas as pd 

# Import dataset 
df = pd.read_csv('../../data/Iris.csv') 

print(df['species'].unique())

 

خروجی:

 

وقتی از `()LabelEncoder` استفاده می‌کنیم، مقادیر دسته‌بندی به اعداد (int) جایگزین می‌شوند.

 

# Import label encoder 
from sklearn import preprocessing 

# label_encoder object knows 
# how to understand word labels. 
label_encoder = preprocessing.LabelEncoder() 

# Encode labels in column 'species'. 
df['species']= label_encoder.fit_transform(df['species']) 

df['species'].unique() 

 

  رگرسیون خطی چندگانه در پایتون

خروجی:

محدودیت‌های کدگذاری برچسب

کدگذاری برچسب داده‌های دسته‌ای را به عدد تبدیل می‌کند ولی به هر دسته یک شماره مخصوص می‌دهد که از ۰ شروع می‌شود. این مسئله در هنگام آموزش مدل می‌تواند به مشکلات اولویت منجر شود. به عبارتی، دسته‌ای با عدد بزرگتر ممکن است نسبت به دسته‌ای با عدد کوچکتر، ناخواسته بیشتر ارزش گذاری شود.

 

مثالی از محدودیت کدگذاری برچسب

فرض کنید یک ستون داده داریم که مقادیر آن شامل مکزیک، پاریس و دوبی است. با استفاده از کدگذاری برچسب، مکزیک به 0، پاریس به 1 و دوبی به 2 تبدیل می‌شود. با این تغییرات، ممکن است هنگام آموزش مدل به اشتباه فرض شود که دوبی بالاترین اولویت را دارد، در صورتی که واقعاً بین این شهرها هیچ ترتیب اولویتی نیست.

Rating 4.00 from 5 votes

لیست دروس دوره

آموزش پیشنهادی و مکمل

اگر سوالی در مورد این درس دارید، در کادر زیر بنویسید.

guest
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
سبد خرید

جشنواره دوره جامع متخصص علم داده شروع شد

برای دیدن نوشته هایی که دنبال آن هستید تایپ کنید.
×