python RandomTrees特征编码
2021/12/22 20:22:25
本文主要是介绍python RandomTrees特征编码,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
算法简介
通过构建随机森林,为变量进行编码:
- 首先训练一个随机森林的模型
- 按照决策树的分叉,每个叶节点都会占用一个位置,比如下图就共有4个叶节点,因此最大的编码长度是4
- 如果这个特征A的值a,既可以匹配到第1个叶节点的位置,也可以到第3个叶节点的位置,那么这个值的编码就是[1,0,1,0]
- 依次编码,得到结果
RandomTreesEmbedding:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomTreesEmbedding.html
代码示例
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomTreesEmbedding dataframe = pd.DataFrame(np.random.random(size=(100, 5))) # 建模 tree_embedding = RandomTreesEmbedding( n_estimators=10, max_depth=3, random_state=0).fit(dataframe.values) # 转换 spare_embedding = tree_embedding.transform(dataframe) encode_array = spare_embedding.toarray() # 得到numpy的结果 print(encode_array.shape)
参考文章
3 uses for random decision trees / forests you (maybe) didn’t know about:https://blog.davidvassallo.me/2019/08/06/3-uses-for-random-decision-trees-forests-you-maybe-didnt-know-about/
这篇关于python RandomTrees特征编码的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
- 2024-09-27使用python 将ETH账户的资产打散
- 2024-09-26Python编程基础
- 2024-09-2610 种方法写出更好的 Python 代码
- 2024-09-25Python编程基础详解
- 2024-09-25Python编程入门教程
- 2024-09-25从零开始使用Python构建LLaMA 3
- 2024-09-23Python中理解和使用树形结构的简单教程
- 2024-09-23Python 编程基础入门
- 2024-09-18初探Python股票自动化交易:入门指南
- 2024-09-18Python量化入门:轻松掌握量化分析基础与实战