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python - 如何使用分类和连续变量作为 scikit 逻辑回归算法的输入

问题描述

我正在尝试对一个小数据集执行逻辑回归，其中每个实例都用一个分类（男性，女性）变量和一个连续变量（频率在 [0,1] 之间）和因变量（标签）表示为 0或 1. 因此任务是一个二元分类问题。下面我分享5-6个例子：

import pandas as pd 
df = pd.read_table('dataset.csv',sep=',')
df.head()


Gender  Frequency  Label
0    Male       0.10      0
1  Female       0.23      1
2  Female       0.35      1
3  Female       0.21      0
4    Male       0.15      1

我的问题是：在使用 scikit 的逻辑回归执行逻辑回归时，我应该对连续变量和分类变量进行不同的编码吗？这些变量中的任何一个都需要一些特殊的编码吗？或者是以下正确的方法吗？

from sklearn.cross_validation import train_test_split
X = df[['Gender','Frequency']] # Features
y = df.Label # Target variable
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logreg = LogisticRegression()
# fit the model with data
logreg.fit(X_train,y_train)

#
y_pred=logreg.predict(X_test)

当我这样做时，回归函数是否理解 Gender 是一个分类变量而 Frequency 是一个连续变量？

编辑：当然，我需要将字符串转换为浮点值。（例如“男性”-> 0，“女性”-> 1）我要问的是“我需要做其他事情吗？我问这个是因为我在这里看到了类似的东西，但线程还没有结束，因此我无法确定答案的有效性。

标签： pythonmachine-learningscikit-learnlogistic-regression

解决方案

您应该在使用逻辑回归时尝试 onehotencoding。您现在正在做的是标签编码，它与决策树或随机森林等机器学习模型完美配合，但可能会导致逻辑回归问题，因为模型可能认为“女性”即“1”比“0”更重要。

在 sklearn 中查找一种热编码或在 pandas 中查找虚拟变量。这两个函数都会为男性和女性创建一个单独的列。每当该行的性别为男性时，男性列中的值将变为1并且女性列中的值将变为0相同的反向。

Male  Female  Frequency  Label
0    1   0    0.10      0
1    0   1    0.23      1
2    0   1    0.35      1
3    0   1    0.21      0
4    1   0    0.15      1

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