在传递给 SVM 分类器之前将字符串数据转换为浮点数

Question

我有一个数据集如下：

X_data = 

BankNum   |  ID | 

00987772  | AB123 | 
00987772  | AB123 |
00987772  | AB123 |
00987772  | ED245 |
00982123  | GH564 |

另一个为：

y_data =

ID  | Labels

AB123 | High
ED245 | Low
GH564 | Low

我正在执行以下操作：

from sklearn import svm
from sklearn import metrics
import numpy as np

clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100., probability=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_data, y_data, test_size=0.20, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

predicted = clf.predict(X_test)

但我想知道如何在 clf.fit() 之前将此 X_data 转换为浮动？在这种情况下我可以使用 DictVectorizer 吗？如果是，那我该如何使用它？

此外，我将 X_data 和 y_data 传递给 train_test_split 以找出预测准确度，但它会正确拆分吗？正如从 y_data?

中为 X_data 中的 ID 选择正确的 Label

更新：

有人可以告诉我以下操作是否正确吗？

new_df = pd.merge(df, df3, on="ID")
columns = ['BankNum', 'ID']
labels = new_df['Labels']
le = LabelEncoder()
labels = le.fit_transform(labels)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(new_df[columns], labels, test_size=0.25, random_state=42)
X_train.fillna( 'NA', inplace = True )
X_test.fillna( 'NA', inplace = True )
x_cat_train = X_train.to_dict( orient = 'records' )
x_cat_test = X_test.to_dict( orient = 'records' )
vectorizer = DictVectorizer( sparse = False )
vec_x_cat_train = vectorizer.fit_transform( x_cat_train )
vec_x_cat_test = vectorizer.transform( x_cat_test )
x_train = vec_x_cat_train
x_test = vec_x_cat_test
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100., probability=True)
clf.fit(x_train, y_train)

Answer 1

根据我们在评论中讨论的内容，我的建议是首先合并 id 列上的 x_data 和 y_data 数据集：

dataset = pd.merge(left=x_data, right=y_data, on='index')

并且您可以使用 np.astype 将 BANKacount 列转换为浮动：

dataset['Bank_Num'] = dataset.Bank_Num.astype(np.float128)

NB（更新）：标签 _encoder 也可以用于 Bank_Num 如果它包含一些纯字符串值：

dataset['Bank_Num'] = le.fit_transform(dataset.Bank_Num)

ID 列通过使用标签编码器获取它的 int 表示：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,LabelBinarizer
le = LabelEncoder()
dataset['index'] = le.fit_transform(dataset.index)

和使用 labelBinarizer 的 y 标签：

lb = LabelBinarizer()
dataset['label'] = lb.fit_transform(dataset.label)

现在你有一个包含 int 和 float 的完整数据集，你的 SVC 可以很好地处理它，但在你需要拆分之前：

测试大小小于训练大小是个好主意，对于 test_size 最好使用小于 0.5 的值 find more关于训练集和测试集大小 here

像这样：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset[['index','Bank_Num']], dataset.label, test_size=0.25, random_state=42)

有了这个，您现在可以毫无问题地训练您的分类器：

clf.fit(X_train, y_train)

注意：在我的代码中索引等同于您的 ID

让我知道这是否有帮助以及我如何改进我的回答

在传递给 SVM 分类器之前将字符串数据转换为浮点数

Converting string data to float before passing to SVM classifier

python

scikit-learn

svm

prediction

dictvectorizer