一种热编码分类

Question

我有这样一个 CSV 文件

F1  |  F2  |  F3  |  F4  |  Label

我使用 get_dummies 将标签更改为单热编码表示，数据包含 3 个不同的标签，所以文件现在看起来像

F1  |  F2  |  F3  |  F4  |  Label1  |  Label2  |  Label3

假设我想使用这些数据来训练机器学习模型。我必须确定功能和标签列我可以将它设置为：

Features, x = [0:3]
Labels, y = [4:6]

对吗？我在想，通过这种方式，也许这可以理解为多标签问题，因为这不是！原来是多classclass化。

非常感谢任何帮助。

Answer 1

您可以尝试 iloc 或 filter

x = df.iloc[:, :4]
y = df.iloc[:, 4:]

# or

x = df.filter(like='F')
y = df.filter(like='Label')

print(x)

   F1  F2  F3  F4
0   1   2   3   4
1   1   2   3   4
2   1   2   3   4

print(y)

  Label1 Label2 Label3
0      x      y      z
1      x      y      z
2      x      y      z

一种热编码分类

one hot encoding classification

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