处理机器学习数据中类别变量的方法

简介：
在机器学习项目中，有效管理类别变量是模型训练前预处理的关键步骤。本文探讨了多种策略和技巧，旨在帮助数据科学家优化分类数据以提升算法性能。 类别变量（categorical variable）是只有有限个值得变量，例如性别就是一个类别变量。如果不对这些变量进行预处理，训练出来的模型可能不准确。主要有三种方法来处理这类变量。 如何从数据中找到类别变量？可以通过检查每一列的数据类型来进行识别。某列的数据类型为object时，表明该列包含文本（也可能是其他类型的值，但对我们的目标来说并不重要）。如果一列表示的是文本，则可以判断它是一个类别变量。代码如下： # 获得类别变量的列名，并将其存储在列表中 s = (X_train.dtypes == object) object_cols = list(s[s].index) 1. 直接删除类别变量。