Codifica delle Caratteristiche Categoriche
Gli algoritmi di clustering come K-means richiedono dati numerici. Le caratteristiche categoriche devono essere convertite in forma numerica tramite codifica. Verranno trattati la codifica ordinale e la one-hot encoding.
Codifica Ordinale
La codifica ordinale trasforma categorie ordinate in valori numerici, preservando il loro ordine gerarchico. Ad esempio, la codifica ordinale della colonna 'education_level' trasformerà i suoi valori da "High School", "Bachelor's", "Master's", 'PhD' a 0, 1, 2, 3.
Questo presuppone una differenza numerica significativa tra i valori codificati, che potrebbe non essere sempre corretta.
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
education_levels = [['High School',
"Bachelor's",
"Master's",
"PhD"]]
encoder = OrdinalEncoder(categories=education_levels)
df[['education_encoded']] = encoder.fit_transform(df[['education_level']])
One-Hot Encoding
La one-hot encoding trasforma categorie nominali (non ordinate) in colonne binarie, dove ogni categoria diventa una nuova colonna. Per una caratteristica con n categorie, vengono generalmente create n colonne — una colonna vale 1 per la categoria corrispondente, le altre valgono 0. Tuttavia, sono sufficienti solo n-1 colonne per rappresentare l'informazione senza ridondanza.
Ad esempio, una colonna 'color' con valori 'red', 'blue' e 'green' può essere codificata con solo due colonne: 'color_red' e 'color_blue'. Se una riga ha 0 in entrambe, significa che il colore è 'green'. Eliminando una colonna si evita la ridondanza.
La rimozione della colonna ridondante si specifica tramite drop='first':
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(drop='first', sparse=False)
encoded = encoder.fit_transform(df[['color']])
Grazie per i tuoi commenti!
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What is the difference between ordinal and one-hot encoding?
When should I use ordinal encoding instead of one-hot encoding?
Can you explain why one-hot encoding increases data dimensionality?
Awesome!
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Codifica Ordinale
La codifica ordinale trasforma categorie ordinate in valori numerici, preservando il loro ordine gerarchico. Ad esempio, la codifica ordinale della colonna 'education_level' trasformerà i suoi valori da "High School", "Bachelor's", "Master's", 'PhD' a 0, 1, 2, 3.
Questo presuppone una differenza numerica significativa tra i valori codificati, che potrebbe non essere sempre corretta.
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
education_levels = [['High School',
"Bachelor's",
"Master's",
"PhD"]]
encoder = OrdinalEncoder(categories=education_levels)
df[['education_encoded']] = encoder.fit_transform(df[['education_level']])
One-Hot Encoding
La one-hot encoding trasforma categorie nominali (non ordinate) in colonne binarie, dove ogni categoria diventa una nuova colonna. Per una caratteristica con n categorie, vengono generalmente create n colonne — una colonna vale 1 per la categoria corrispondente, le altre valgono 0. Tuttavia, sono sufficienti solo n-1 colonne per rappresentare l'informazione senza ridondanza.
Ad esempio, una colonna 'color' con valori 'red', 'blue' e 'green' può essere codificata con solo due colonne: 'color_red' e 'color_blue'. Se una riga ha 0 in entrambe, significa che il colore è 'green'. Eliminando una colonna si evita la ridondanza.
La rimozione della colonna ridondante si specifica tramite drop='first':
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(drop='first', sparse=False)
encoded = encoder.fit_transform(df[['color']])
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