python - 机器学习: combining features into single feature

Question

我是机器学习的初学者。我很困惑如何将数据集的不同特征组合成一个特征。

例如，我在 Python Pandas 数据框架中有一个数据集，其特征如下:

movie        unknown action adventure animation fantasy horror romance sci-fi

Toy Story    0       1      1          0        1       0      0       1              
Golden Eye   0       1      0          0        0       0      1       0      
Four Rooms   1       0      0          0        0       0      0       0    
Get Shorty   0       0      0          1        1       0      1       0
Copy Cat     0       0      1          0        0       1      0       0    

我想将这 n 个功能转换为一个名为“movie_genre”的功能。一种解决方案是为每个类型分配一个整数值(未知 = 0、 Action = 1、冒险 = 2 等)并创建一个如下所示的数据框:

movie       genre
Toy Story   1,2,4,7
Golden Eye  1,6
Four Rooms  0
Get Shorty  3,4,6
Copy Cat    2,5

但在这种情况下，列中的条目将不再是整数/浮点值。这会影响我 future 在机器学习过程中的步骤，例如拟合模型和评估算法吗？

Answer 1

将每组 0 和 1 转换为 8 位数字

玩具总动员=01101001

以二进制表示，即 105

同样，黄金眼=01000010 = 26946

您可以在此处手动完成其余操作:http://www.binaryhexconverter.com/binary-to-decimal-converter

以编程方式进行相对简单 - 只需查看每个标签，并为其分配适当的 2 的幂，然后将它们相加