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如何使用Modin加速One-Hot编码

在处理分类变量时，单热编码充当机器学习管道中的预处理步骤。机器学习模型需要数值数据，这意味着我们需要将分类变量（如“红色”、“蓝色”、“绿色”）转换为它们可以处理的格式。虽然pandas使用pd.get_dummies()使这种转换变得简单，但对于大型数据集，操作可能会大大减慢。让我们探讨一下Modin如何在保持熟悉的pandas界面的同时加速one-hot编码。

One-Hot编码的计算挑战

要了解为什么one-hot编码会影响性能，请考虑将具有值“红色”、“蓝色”和“绿色”的简单颜色列转换为二进制列。对于每个独特的类别，我们创建一个新列并用零和一填充它。当您将其扩展到数百万行和多个分类列（每个分类列有数十个唯一值）时，计算要求会因以下几个原因而显着增长：

1.内存扩展：每个唯一的类别值都会创建一个新列。具有100个唯一值的分类变量会产生100个新列。对于多个分类变量，这种扩展会迅速成倍增加。

2.稀疏数据处理：生成的矩阵大部分包含零。在每一行中，只有一个新列包含1，而所有其他列都包含0。此模式需要特定的优化才能有效处理。

3.字符串比较：该过程涉及许多字符串比较来匹配类别，这比比较数字需要更多的计算时间。

4.列生成：创建和管理新列涉及协调数据结构和索引对齐，尤其是在同时处理多个分类变量时。

创建代表性数据集

我们将创建一个数据集，让我们能够大规模测试one-hot编码。使用scikit-learn的make_classification()函数为我们提供了一种生成具有已知特征的数据的受控方法：

?

从sklearn.datasets导入make_classification

将pandas导入为pd

将modin.pandas导入为mpd

导入时间

#创建具有分类特征的大型综合数据集

X,_=make_classification(n_samples=1000000,n_features=10,random_state=42)

类别=[A、B、C、D]

#将分类特征添加到DataFrame中

data=pd.DataFrame(X,columns=[fFeature_{i}foriinrange(10)])

数据[类别]=[类别[i%4]foriinrange(len(data))]

该数据集模拟了现实世界数据的常见特征：

–多个数值特征

–具有不同基数的分类变量

–挑战传统处理方法的规模

实施One-Hot编码基准

现在我们来比较一下pandas和Modin对于one-hot编码操作的性能：

?

defbenchmark_one_hot_encoding():

#熊猫计时

开始=时间.time()

pandas_encoded=pd.get_dummies(数据,columns=[类别])

pandas_time=time.time()-开始

#莫丁计时

开始=时间.time()

modin_data=mpd.DataFrame(数据)

modin_encoded=mpd.get_dummies(modin_data,columns=[类别])

modin_time=time.time()-开始

返回pandas_time、modin_time

print(对one-hot编码进行基准测试...)

pandas_time,modin_time=benchmark_one_hot_encoding()

print(fPandas时间:{pandas_time:.2f}秒)

print(fModin时间:{modin_time:.2f}秒)

print(f加速比：{pandas_time/modin_time:.2f}x)

结果显示了令人印象深刻的性能提升：

?

基准测试one-hot编码...

熊猫时间：0.20秒

莫丁时间：0.02秒

加速比：8.53x

Modin如何优化One-Hot编码

我们的基准测试显示速度提升了8.53倍-让我们看看Modin如何实现这一改进。与pandas在单个CPU核心上顺序处理数据不同，Modin使用了多种优化策略：

1.并行类别处理：考虑将数据集分成多个块，类似于向玩家发牌。每个CPU核心独立处理其部分。一个核心可能处理第1-1000行，另一个核心可能处理第1001-2000行，依此类推。这种方法效果很好，因为每个块都可以在不需要其他块的信息的情况下进行转换。

2.内存管理：Modin不是在内存中