数据类型识别

在数据分析和机器学习中,正确识别目标数据的类型对于选择合适的模型和算法至关重要。数据类型可以根据其特征和结构被划分为不同的类别。例如,二进制数据类型通常包含两个离散的值,而多类数据类型则包含两个以上的离散值。连续型数据则由非整数的浮点数组成,可以是一维或二维数组。此外,还有多输出和多标签等数据类型,它们各自具有特定的特征和应用场景。

为了自动化这一识别过程,可以使用特定的函数来推断数据的类型。例如,在Python的scikit-learn库中,有一个名为type_of_target的函数,它能够根据输入的目标值y来确定其数据类型。这个函数考虑了数据的维度、是否为整数、以及值的分布情况等因素。

函数type_of_target的参数包括:

  • y:目标值,可以是数组形式或稀疏矩阵。如果是稀疏矩阵,预期为CSR/CSC格式。
  • input_name:字符串类型,用于构造错误信息时的数据名称,默认为空字符串。

该函数返回的数据类型包括:

  • 'continuous':连续型数据,即一维或列向量的浮点数数组,且不是全部为整数。
  • 'continuous-multioutput':连续型多输出数据,即二维浮点数数组,且两个维度的大小都大于1。
  • 'binary':二进制数据,即包含不超过两个离散值的一维或列向量。
  • 'multiclass':多类数据,即包含两个以上离散值的一维或列向量,不是序列的序列。
  • 'multiclass-multioutput':多类多输出数据,即包含两个以上离散值的二维数组,且两个维度的大小都大于1。
  • 'multilabel-indicator':多标签指示器数据,即至少有两列的二维数组,最多有两个唯一的值。
  • 'unknown':未知数据类型,例如三维数组、序列的序列或非序列对象的数组。

以下是一些使用type_of_target函数的示例:

from sklearn.utils.multiclass import type_of_target import numpy as np print(type_of_target([0.1, 0.6])) # 输出: 'continuous' print(type_of_target([1, -1, -1, 1])) # 输出: 'binary' print(type_of_target(['a', 'b', 'a'])) # 输出: 'binary' print(type_of_target([1.0, 2.0])) # 输出: 'binary' print(type_of_target([1, 0, 2])) # 输出: 'multiclass' print(type_of_target([1.0, 0.0, 3.0])) # 输出: 'multiclass' print(type_of_target(['a', 'b', 'c'])) # 输出: 'multiclass' print(type_of_target(np.array([[1, 2], [3, 1]]))) # 输出: 'multiclass-multioutput' print(type_of_target([[1, 2]])) # 输出: 'multilabel-indicator' print(type_of_target(np.array([[1.5, 2.0], [3.0, 1.6]]))) # 输出: 'continuous-multioutput' print(type_of_target(np.array([[0, 1], [1, 1]]))) # 输出: 'multilabel-indicator'
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