python - labelencoder - Get_dummies de Panda vs. OneHotEncoder de Sklearn():: ¿Qué es más eficiente?

python convert categorical to numeric

Question

Estoy aprendiendo diferentes métodos para convertir variables categóricas a numéricas para clasificadores de aprendizaje automático. Encontré el método pd.get_dummies y sklearn.preprocessing.OneHotEncoder() y quería ver cómo diferían en términos de rendimiento y uso.

Encontré un tutorial sobre cómo usar OneHotEnocder() en https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/ ya que la documentación de sklearn no fue demasiado útil en esta característica. Tengo la sensación de que no lo estoy haciendo bien ... pero

¿Pueden algunos explicar los pros y los contras de usar pd.dummies sobre sklearn.preprocessing.OneHotEncoder() y viceversa? Sé que OneHotEncoder() te da una matriz dispersa, pero aparte de eso, no estoy seguro de cómo se usa y cuáles son los beneficios del método de los pandas . ¿Lo estoy usando ineficientemente?

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
sns.set()

%matplotlib inline

#Iris Plot
iris = load_iris()
n_samples, m_features = iris.data.shape

#Load Data
X, y = iris.data, iris.target
D_target_dummy = dict(zip(np.arange(iris.target_names.shape[0]), iris.target_names))

DF_data = pd.DataFrame(X,columns=iris.feature_names)
DF_data["target"] = pd.Series(y).map(D_target_dummy)
#sepal length (cm)  sepal width (cm)  petal length (cm)  petal width (cm)  /
#0                  5.1               3.5                1.4               0.2   
#1                  4.9               3.0                1.4               0.2   
#2                  4.7               3.2                1.3               0.2   
#3                  4.6               3.1                1.5               0.2   
#4                  5.0               3.6                1.4               0.2   
#5                  5.4               3.9                1.7               0.4   

DF_dummies = pd.get_dummies(DF_data["target"])
#setosa  versicolor  virginica
#0         1           0          0
#1         1           0          0
#2         1           0          0
#3         1           0          0
#4         1           0          0
#5         1           0          0

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, LabelEncoder
def f1(DF_data):
    Enc_ohe, Enc_label = OneHotEncoder(), LabelEncoder()
    DF_data["Dummies"] = Enc_label.fit_transform(DF_data["target"])
    DF_dummies2 = pd.DataFrame(Enc_ohe.fit_transform(DF_data[["Dummies"]]).todense(), columns = Enc_label.classes_)
    return(DF_dummies2)

%timeit pd.get_dummies(DF_data["target"])
#1000 loops, best of 3: 777 µs per loop

%timeit f1(DF_data)
#100 loops, best of 3: 2.91 ms per loop

Answer 1

OneHotEncoder no puede procesar valores de cadena directamente. Si sus características nominales son cadenas, primero debe mapearlas en enteros.

pandas.get_dummies es todo lo contrario. De forma predeterminada, solo convierte las columnas de cadenas en una representación única, a menos que se especifiquen columnas.