如何处理多值列的数据集？

我有 14 列 X 9224 行的数据集，它包含餐厅 ID、餐厅名称、城市、美食等列。我的美食列在单行上包含多个值，如意大利、法国、印度类别。如何为线性回归算法清理该数据集 col 的数据？如果，我尝试通过一个热代码将这些类别分成列，它显示 140 列。帮助我清理该列。

我尝试为回归算法分离列多个值

以下是处理美食列中多个值的一些方法，以便为线性回归准备数据：

1. 独热编码（One-Hot Encoding）

• 这是最常见的方法。如你所说，你最终会得到很多列，但这是线性回归可以使用的格式。

• 如何实现：

  • 使用 Pandas 中的 get_dummies() 函数。此函数将自动将你的“美食”列转换为多列（每种美食一个），并用 0 和 1 填充这些列，表示是否存在。

• 例如：

  ```python import pandas as pd

  # 示例数据 data = {'restaurant_id': [1, 2, 3], 'cuisine': ['Italian,French', 'Indian', 'French,Indian']} df = pd.DataFrame(data)

  # 对“美食”列进行独热编码 df = pd.get_dummies(df, columns=['cuisine'], prefix='cuisine')

  print(df) ```

  输出：

  restaurant_id cuisine_French,Indian cuisine_Indian cuisine_Italian,French 0 1 0 1 1 1 2 1 0 0 2 3 1 0 0 * 优点： 简单、被线性回归模型很好地理解。 * 缺点： 如果美食种类很多，可能会导致维度灾难（列数过多）。

2. 标签编码+特征缩放（如果美食有层次结构）

• 如果你的美食可以分类为更广泛的类别（如“欧洲”、“亚洲”），你可以使用标签编码，为每个更广泛的类别分配一个数字。然后，你可以使用特征缩放技术来标准化数值。

• 例如：

  ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

  # ...（使用上面的示例数据）...

  # 创建美食类别映射 cuisine_map = {'Italian': 'European', 'French': 'European', 'Indian': 'Asian'}

  # 将美食映射到类别 df['cuisine_category'] = df['cuisine'].apply(lambda x: ','.join([cuisine_map.get(c, 'Other') for c in x.split(',')]))

  # 使用标签编码器对美食类别进行编码 le = LabelEncoder() df['cuisine_category_encoded'] = le.fit_transform(df['cuisine_category'])

  # 使用 MinMaxScaler 进行特征缩放 scaler = MinMaxScaler() df['cuisine_category_scaled'] = scaler.fit_transform(df[['cuisine_category_encoded']])

  print(df) ```

• 优点： 减少列数，在美食有意义的层次结构时很有用。

• 缺点： 如果美食之间没有明确的层次结构，则不理想。

3. 将美食转换为特征（使用词袋或 TF-IDF）

• 你可以将每种美食视为一项“特征”，并使用“词袋”或 TF-IDF 方法创建数值表示形式。这类似于在自然语言处理中处理文本的方式。

• 例如（使用词袋）：

  ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

  # ...（使用上面的示例数据）...

  # 使用 CountVectorizer 创建词袋表示形式 vectorizer = CountVectorizer() cuisine_features = vectorizer.fit_transform(df['cuisine'])

  # 创建一个新的 DataFrame，其中包含美食特征 cuisine_df = pd.DataFrame(cuisine_features.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names_out())

  # 将美食特征与原始 DataFrame 合并 df = pd.concat([df, cuisine_df], axis=1)

  print(df) ```

• 优点： 捕获美食之间的关系、可处理大量独特的美食。

• 缺点： 仍然可能导致维度高，可能需要使用降维技术。

选择哪种方法取决于你的数据和目标：

• 独热编码 通常是线性回归的良好起点，尤其是在美食种类不太多时。
• 如果 美食种类很多 或你遇到性能问题，请考虑 标签编码（如果适用） 或 基于特征的方法 ，以及 降维技术 。
• 始终通过比较不同方法的模型性能来评估结果。