python - 从 OneHotEncoder 获取对应的特征

Question

在使用 OneHotEncoder 转换特征后，我尝试对数据集中的某些特征进行一些数据分析，输出显示特征 13 和特征 21 是最重要的特征，但我如何知道这些特征对应哪些特征到？

Answer 1

您可以使用 .categories_ 属性来执行此操作。这是一个一般示例:

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

ohe = OneHotEncoder(sparse=False)

arr = np.random.choice(['dog', 'cat', 'ferret'], 10)
print(arr)

Out[100]: 
array(['ferret', 'ferret', 'dog', 'dog', 'cat', 'ferret', 'ferret',
       'ferret', 'dog', 'dog'], dtype='<U6')

encoded = ohe.fit_transform(arr.reshape(-1, 1))
print(encoded)

[[0. 0. 1.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 1. 0.]]

print(ohe.categories_) # this is the line you're looking for

Out[1]: [array(['cat', 'dog', 'ferret'], dtype='<U6')]

现在只需索引该数组即可找到第 16 个和第 21 个特征。