sklearn LabelEncoder 和 pd.get_dummies 有什么区别？答案

【问题标题】：What is the difference between sklearn LabelEncoder and pd.get_dummies?sklearn LabelEncoder 和 pd.get_dummies 有什么区别？
【发布时间】：2016-11-19 16:41:01
【问题描述】：

我想知道 sklearn LabelEncoder 与 pandas get_dummies 之间的区别。为什么会选择 LabelEncoder 而不是 get_dummies。使用一个比另一个有什么优势？缺点？

据我所知，如果我有 A 类

ClassA = ["Apple", "Ball", "Cat"]
encoder = [1, 2, 3]

和

dummy = [001, 010, 100]

我理解错了吗？

【问题讨论】：

顺便说一句，get_dummies 的等价物是OneHotEncoder。

标签： python pandas scikit-learn

【解决方案1】：

这些只是方便的函数，它们自然地落入这两个库各自倾向于做事的方式中。第一个通过将事物更改为整数来“压缩”信息，第二个“扩展”维度，允许（可能）更方便地访问。

sklearn.preprocessing.LabelEncoder 只是简单地转换来自任何域的数据，使其域为 0, ..., k - 1，其中 k 是类的数量.

所以，例如

["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]

可能变成

[0, 0, 1, 2]

pandas.get_dummies 还接受一个包含来自某个域的元素的系列，但将其扩展为一个 DataFrame，其列对应于系列中的条目，值是 0 或 1，具体取决于它们的原始值。所以，例如，相同的

["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]

会变成带标签的DataFrame

["paris", "tokyo", "amsterdam"]

其"paris" 条目将是系列

[1, 1, 0, 0]

第一种方法的主要优点是节省空间。相反，将事物编码为整数可能会给您（给您或某些机器学习算法）这样的印象，即顺序意味着什么。仅仅因为整数编码，“阿姆斯特丹”是否更接近“东京”而不是“巴黎”？可能不是。第二种表达方式更清楚一点。

【讨论】：

感谢您的澄清。如果您要处理分类问题，您会在响应变量上也使用 get_dummy 还是使用标签编码器更好？
根据经验，如果类没有自然顺序，则为虚拟变量，但主要考虑的是您的算法实现所期望的。您可能想打开一个不同的问题来描述问题，以及您计划使用哪个特定分类（最好甚至指定库中的特定函数）。
另外，我认为如果我们有很多分类类并且我们希望有更好的性能，那么我们也应该使用标签编码
将变量编码为整数仅在使用回归时才重要。在分类中，我们使用适合定性/分类响应值的方法进行预测，因此编码之间的“距离”并不重要。（来源：Introduction to Statistical Learning，第 4 章，第 4.2 节）

【解决方案2】：

pandas.get_dummies是one-hot编码但sklearn.preprocessing.LabelEncoder是增量编码，比如0,1,2,3,4,...

one-hot 编码更适合机器学习。因为标签是相互独立的，例如2 并不意味着是 1 的两倍。

如果训练集和测试集相同特征的类数不同，请参考Keep same dummy variable in training and testing data两种解决方案。

【讨论】：