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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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クラスラベルの型について

NoPython_Nolife

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2017/09/15 03:55

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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ベストアンサー

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。

Python

1# -*- coding: utf-8 -*- 2import pandas as pd 3from sklearn.preprocessing import LabelEncoder 4 5 6def main(): 7 df = pd.DataFrame([ 8 ['2011-09-10', -22.093712, 7.802341, 23.349343, -19.453997], 9 ['2011-09-11', -22.136867, -5.215804, 7.802341, -6.501528], 10 ['2011-09-12', -2.607902, 6.518480, -5.215804, 2.608242] 11 ]) 12 df.columns = ['datetime', 'a', 'b', 'c', 'ClassLabel'] 13 print(df) 14 15 label_encoder = LabelEncoder() 16 y = label_encoder.fit_transform(df['ClassLabel'].values) 17 cl = label_encoder.inverse_transform(y) 18 19 print(y) 20 # 実行結果 21 # [0 1 2] 22 23 print(cl) 24 # 実行結果 25 # [-19.453997 -6.501528 2.608242] 26 27 28if __name__ == '__main__': 29 main() 30

投稿2017/10/07 11:38

編集2017/10/07 13:12
umyu

総合スコア5846

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NoPython_Nolife

2017/11/01 08:33

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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