Преобразование категориальных данных в числовые данные — важный этап предварительной обработки данных для многих задач анализа данных. В R есть несколько методов для выполнения этой задачи. В этой статье мы рассмотрим различные методы и предоставим примеры кода для преобразования категориальных данных в числовые представления. Давайте погрузимся!

Метод 1: Кодирование меток
Кодирование меток присваивает уникальное числовое значение каждой категории в наборе данных. Этот метод подходит, когда категории имеют определенный порядок или иерархию.

# Example using the 'iris' dataset
library(dplyr)
iris$Species <- as.numeric(factor(iris$Species))

Метод 2: горячее кодирование
При горячем кодировании создаются двоичные столбцы для каждой категории, указывающие наличие или отсутствие каждой категории. Этот метод полезен, когда между категориями нет определенного порядка.

# Example using the 'iris' dataset
library(dummies)
iris_encoded <- dummy.data.frame(iris, sep = "_")

Метод 3: двоичное кодирование
Двоичное кодирование представляет каждую категорию двоичными цифрами. Он присваивает каждой категории уникальный двоичный код, уменьшая размерность данных.

# Example using the 'iris' dataset
library(binaryLogic)
iris_encoded <- binary_encode(iris$Species)

Метод 4: Частотное кодирование
Частотное кодирование заменяет каждую категорию частотой ее появления в наборе данных. Этот метод полезен, когда частота категорий значительна.

# Example using the 'iris' dataset
library(dplyr)
iris_encoded <- iris %>%
  group_by(Species) %>%
  mutate(Species_encoded = n())

Метод 5: целевое кодирование
Целевое кодирование заменяет каждую категорию средним или медианным значением целевой переменной для этой категории. Этот метод полезен для задач двоичной классификации.

# Example using the 'iris' dataset
library(catboost)
iris_encoded <- catboost.enc(iris, target = "Species")

В этой статье мы рассмотрели несколько методов преобразования категориальных данных в числовые в R. Каждый метод имеет свои преимущества и варианты использования, в зависимости от характера данных и решаемой проблемы. Используя эти методы, вы можете эффективно предварительно обработать категориальные данные и сделать их пригодными для различных алгоритмов машинного обучения. Выберите метод, который лучше всего соответствует вашим данным и аналитическим целям, и начните извлекать ценную информацию из своих категориальных данных.