Вопрос или проблема
Я использую Julia 0.6.3 с Dataframes.jl
Мне было интересно, есть ли способ легко получить категориальные признаки в Julia?
Для больших наборов данных может быть невозможно ввести все вручную.
Мой обходной путь — полагаться на строки и, как правило, низкую кардинальность, но это не безупречно.
Мой обходной путь на данный момент:
cat_cols = []
for col in cols
if contains(string(typeof(X_train[col])),"String") == true
push!(cat_cols,col)
end
end
Но это выглядит довольно некрасиво, и я не ловлю закодированные метки, потому что они являются целыми числами.
Я также мог бы попытаться полагаться на низкое количество уникальных значений, но тогда разряженные признаки тоже будут учитываться.
Есть идеи? Спасибо!
Я думаю, что вы можете использовать функцию eltypes в DataFrames.
categorical_indices = eltypes(X_train) .== String
categorical_columns = names(X_train)[categorical_indices]
Это должно предоставить вектор символов для каждого из категориальных столбцов.
Ответ или решение
Для быстрого сбора категориальных признаков в Julia с использованием пакета DataFrames.jl, существует несколько эффективных подходов. Рассмотрим, как можно реализовать этот процесс, избегая ограничений, связанных с ручным вводом данных.
Понимание проблемы
Вы используете версию Julia 0.6.3 вместе с DataFrames.jl, и ваша текущая реализация основана на проверке типа данных столбца. Данный подход может оказаться неэффективным, особенно при работе с большими наборами данных, где ручной ввод данных становится трудоемким. Также стоит учесть, что числовые значения, представляющие закодированные метки (label encoded values), могут быть упущены из виду.
Альтернативные подходы
-
Использование функции
eltypes:
Одним из наиболее простых способов нахождения категориальных признаков является использование функцииeltypes, которая позволяет получить типы элементов каждого столбца вDataFrame. Вы можете выполнить следующий код:using DataFrames categorical_indices = eltypes(X_train) .== String categorical_columns = names(X_train)[categorical_indices]Этот код позволяет получить вектор символов, где содержатся все именованные категории столбцов. Вам потребуется убедиться, что в вашем DataFrame все категориальные переменные представлены в виде строк, так как данная проверка производится только для типа
String. -
Расширение проверки типов:
Ваша текущая реализация не учитывает целочисленные значения, представляющие категориальные признаки. Вы можете расширить проверку, добавив условия дляCategoricalзначений и целочисленных столбцов:using DataFrames categorical_indices = (eltypes(X_train) .== String) .| (eltypes(X_train) .== Categorical) categorical_columns = names(X_train)[categorical_indices]Это позволит вам получить не только строковые, но и категориальные данные, что значительно упростит анализ.
-
Определение уникальных значений:
В качестве альтернативы можно проанализировать количество уникальных значений в столбцах. Вы можете определить, подходящий ли столбец является категориальным исходя из его уникальности. Например, можно считать столбец категориальным, если он содержит небольшое количество уникальных значений:max_unique = 10 # Установите максимальное количество уникальных значений для категориальных столбцов categorical_columns = [col for col in names(X_train) if nlevels(X_train[!, col]) <= max_unique]
Заключение
Каждый из этих способов предоставляет компетентные и быстрые методы для сбора категориальных признаков в ваших данных. Выбор подходящего инструмента зависит от вашей конкретной задачи и структуры данных. Рекомендую использовать комбинацию из подходов, чтобы укрепить надежность и точность ваших анализов. Эти методы помогут вам эффективно управлять большими наборами данных и избегать рутинной работы с ручным вводом.