Kategorik Veri, 1-in-n, Faktorler, R ve Patsy

R dilini kullanarak kategorik veri iceren kolonlarin 1-in-n seklinde yana dogru "genisletilerek" 1/0 iceren hale cevirilebildiginden bahsetmistik. Fakat R bu degismis hali disa yansitmaz, lm(), nnet() gibi komutlar ic isleyisleri sirasinda bu degisimi kullanirlar, lm() sonuc raporunde bu yeni kolonlari gorebilirsiniz mesela, ama veri disari cikmaz.

Eger bu veriyi mesela matris formatinda istiyorsaniz, su komut dizisini kullanabilirsiniz (dellstore2 ornegindeki season ve categoryname kolonlari icin)

orders <- read.csv ("data.csv",header=TRUE,sep="|")orders <- cbind(orders, model.matrix( ~ 0 + season + categoryname, orders))orders <- orders[, setdiff(names(orders), c("season", "categoryname"))]write.csv (orders,"out.csv")

Sondan ikinci satir lazim cunku genisletilmis kolonlar eklense bile orijinal kolon hala orders icinde tutuluyor. Bu kolona artik ihtiyac yok ve cikartilmasinda bir zarar olmayacak.

Eger ayni islemi Python ile yapmak istersek Patsy adli paket yardimci olabilir. En son versiyon

http://pypi.python.org/pypi/patsy/

Ayrica Pandas kurmak ta gerekiyor, bunun icin "sudo pip install pandas" yeterli.

Kullanmak icin mesela

from patsy import dmatrix
from pandas import *
orders = read_csv("dell.csv",sep=",")
matrix = dmatrix("0 + month + netamount + gender + season + cat_freq + creditcardtype",orders)
print matrix.design_info
print matrix[0,:]

Ust son iki satirda matrisin ic yapisini (yeni kolon isimlerini gormek icin) ekrana bastirdik, ayrica matrisin ilk satirini ornek olarak gosterttik.

Sonuc

DesignInfo(['gender[F]', 'gender[M]', 'season[T.SPRING]', 'season[T.SUMMER]', 'season[T.WINTER]', 'creditcardtype[T.c2]', 'creditcardtype[T.c3]', 'creditcardtype[T.c4]', 'creditcardtype[T.c5]', 'month', 'netamount', 'cat_freq'],  ....

[  0.     1.     0.     0.     0.     0.     0.     0.     0.    11.     5.08   1.  ]

gibi bir cikti goreceksiniz, yani faktor kolonlari 1-in-n formatina cevirilerek 1/0 degeri tasiyacak sekilde "yana dogru" genisletilmistir. Yeni kolon isimleri mesela season[T.SPRING] gibi, yaz mevsimi icin apayri bir kolon vardir,ve ona tekabul eden 0/1 degeri olacaktir.

Bu yeni matrisle istediginiz yapay ogrenim rutinini cagirabilirsiniz. Matris Numpy formatiyla uyumludur.