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:
该函数返回的数据类型包括:
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'