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我正在学习机器学习类(class),我的任务是将分类值更改为二进制值,以便它们可以与我之前编写的算法兼容。
这是我获取数据的地方:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Mushroom
from numpy import genfromtxt
mushroom = genfromtxt('dane/mushroom.csv', delimiter=',' ,dtype = str)
features = mushroom[:,range(1,23)]
classes = mushroom[:,0]
#7. Attribute Information: (classes: edible=e, poisonous=p)
# 1. cap-shape: bell=b,conical=c,convex=x,flat=f,
# knobbed=k,sunken=s
# 2. cap-surface: fibrous=f,grooves=g,scaly=y,smooth=s
# 3. cap-color: brown=n,buff=b,cinnamon=c,gray=g,green=r,
# pink=p,purple=u,red=e,white=w,yellow=y
# 4. bruises?: bruises=t,no=f
# 5. odor: almond=a,anise=l,creosote=c,fishy=y,foul=f,
# musty=m,none=n,pungent=p,spicy=s
# 6. gill-attachment: attached=a,descending=d,free=f,notched=n
# 7. gill-spacing: close=c,crowded=w,distant=d
# 8. gill-size: broad=b,narrow=n
# 9. gill-color: black=k,brown=n,buff=b,chocolate=h,gray=g,
# green=r,orange=o,pink=p,purple=u,red=e,
# white=w,yellow=y
# 10. stalk-shape: enlarging=e,tapering=t
# 11. stalk-root: bulbous=b,club=c,cup=u,equal=e,
# rhizomorphs=z,rooted=r,missing=?
# 12. stalk-surface-above-ring: fibrous=f,scaly=y,silky=k,smooth=s
# 13. stalk-surface-below-ring: fibrous=f,scaly=y,silky=k,smooth=s
# 14. stalk-color-above-ring: brown=n,buff=b,cinnamon=c,gray=g,orange=o,
# pink=p,red=e,white=w,yellow=y
# 15. stalk-color-below-ring: brown=n,buff=b,cinnamon=c,gray=g,orange=o,
# pink=p,red=e,white=w,yellow=y
# 16. veil-type: partial=p,universal=u
# 17. veil-color: brown=n,orange=o,white=w,yellow=y
# 18. ring-number: none=n,one=o,two=t
# 19. ring-type: cobwebby=c,evanescent=e,flaring=f,large=l,
# none=n,pendant=p,sheathing=s,zone=z
# 20. spore-print-color: black=k,brown=n,buff=b,chocolate=h,green=r,
# orange=o,purple=u,white=w,yellow=y
# 21. population: abundant=a,clustered=c,numerous=n,
# scattered=s,several=v,solitary=y
# 22. habitat: grasses=g,leaves=l,meadows=m,paths=p,
# urban=u,waste=w,woods=d
我有一个像这样的数组:
x s n
x s y
我想改变这样的功能:
x
0, 0, 1
s
0, 1, 0
n
0, 1, 1
是
1, 0, 0
结果:
0 1 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1
0 1 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0
对于类(class)来说,这相当简单,所以我不需要帮助。
提前谢谢您。
最佳答案
from functools import reduce
import numpy as np
mushroom = genfromtxt('dane/mushroom.csv', delimiter=',' ,dtype = str)
features = mushroom[:,range(1,23)]
classes = mushroom[:,0]
def toBinaryFeatures(features):
COLUMNS = features.shape[1]
v = [x + str(i % COLUMNS) for i, x in enumerate(features.flatten())]
l = features.tolist()
uv = list(set(v)) # unique values of all features
mv = {} # mapping to unique powers of 2
for i,x in enumerate(uv):
mv[x] = 2**i
as_numbers = [reduce((lambda x, y: x | y), [mv[x + str(i)] for i, x in enumerate(row)]) for row in l]
TO_BIN = "{0:0" + str(len(mv)) +"b}"
flattened_features = [[int(char) for char in TO_BIN.format(number)] for number in as_numbers]
return np.array(flattened_features)
关于python - 将数组中的所有分类元素编码为二进制元素,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50562946/
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