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クラスラベルの型について

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scikit-learnなどの機械学習ライブラリを利用して決定木やランダムフォレストを利用する場合、学習データ、テストデータのクラスラベル(目的変数)は「0」「1」になっていないとエラーになってしまうのでしょうか?

たとえば、

a                b              c              ClassLabel
datetime                
2011-09-10    -22.093712    7.802341    23.349343    -19.453997
2011-09-11    -22.136867    -5.215804    7.802341    -6.501528
2011-09-12    -2.607902    6.518480    -5.215804    2.608242

のようなデータを利用して、[a,b,c]が説明変数、[ClassLabel]が目的変数となっている場合などです。この場合、[ClassLabel]をプラスもしくは0なら0、マイナスなら1などに変換しなければいけないのでしょうか?

ご教授いただけると助かります。
宜しくお願い致します。

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回答 1

checkベストアンサー

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この場合、[ClassLabel]をプラスもしくは0なら0、マイナスなら1などに変換しなければいけないのでしょうか?

はい、変換(正規化)にはLabelEncoderが使えます。

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder


def main():
    df = pd.DataFrame([
        ['2011-09-10', -22.093712, 7.802341, 23.349343, -19.453997],
        ['2011-09-11', -22.136867, -5.215804, 7.802341, -6.501528],
        ['2011-09-12', -2.607902, 6.518480, -5.215804, 2.608242]
    ])
    df.columns = ['datetime', 'a', 'b', 'c', 'ClassLabel']
    print(df)

    label_encoder = LabelEncoder()
    y = label_encoder.fit_transform(df['ClassLabel'].values)
    cl = label_encoder.inverse_transform(y)

    print(y)
    # 実行結果
    # [0 1 2]

    print(cl)
    # 実行結果
    # [-19.453997  -6.501528   2.608242]


if __name__ == '__main__':
    main()

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  • 2017/11/01 17:33

    遅くなり申し訳ありません!ありがとうございます!

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