具有字符/字符串特征的二进制分类

Posted 2023-03-12

【中文标题】具有字符/字符串特征的二进制分类

【英文标题】：Binary Classification with char/string features

【发布时间】：2020-09-20 13:45:13

【问题描述】：

我目前正在研究蛋白质的二元分类问题。目标是弄清楚突变是否会将蛋白质功能从活跃变为不活跃。 突变可以发生在构成蛋白质的氨基酸链中的 4 个不同但固定的位置。所以我的特征向量由长度为 4 的字符代码组成，其中每个字符代表发生突变的 4 个位置之一的氨基酸。总共有 21 种可能的氨基酸。

我的问题是如何将这 4 个字符的字符串转换为用于我的分类的数字。 到目前为止，我尝试将每个 cahr 转换为代表该 char 大写字母的 ASCII 十进制数（例如 A->65），但这给了我只有平庸的结果。

我发现了一些关于一种热编码的信息，但我不知道如何使用它，因为除了突变中出现的总共 21 个氨基酸中的 4 个的信息之外，它们出现的位置对我来说也很重要。

这是训练数据的样本：

【参考方案1】：

我的特征向量由长度为 4 的字符代码组成。 ..它们发生的位置对我来说很重要

将您的四字符字符串扩展为四个一字符字符串。这样每个站点就会有一个功能（我们称它们为“S1”、“S2”、“S3”和“S4”）。

这样每个蛋白质位点将独立于其他位点。

如何将这 4 个字符的字符串转换为用于我的分类的数字。

只需将 one-hot-encoding 应用于这些单字符功能中的每一个。假设您在 Scikit-Learn 环境中工作，您可以使用 sklearn_pandas.DataFrameMapper 或 sklearn.compose.ColumnTransformer 来执行此映射：

mapper = DataFrameMapper([
  (["S1", "S2", "S3", "S4"], OneHotEncoder())
])
classifier = LogisticRegression()
pipeline = Pipeline([
  ("mapper", mapper),
  ("classifier", classifier)
])
pipeline.fit(X, y)

【讨论】：

谢谢你在没有调整超参数的情况下已经很好地工作了

如果你想研究站点之间的交互，那么你可以将原来的四字符字符串拆分成多个二字符字符串（例如“S12”、“S13”、“S14”、“S23 “， 等等）。或者，一旦您对 Scikit-Learn 感到更舒服，您可以使用 PolynomialFeatures 转换器自动执行此过程。

PolynomialFeatures 转换器可以处理非数字数据吗？在我的情况下字符？如果不是，我需要将一个热编码特征传递给转换器，使用多项式特征会不会有点毫无意义，因为由于一个热编码，所有特征值都是 0 或 1，所以所有高阶多项式都会为 0 或 1。

您需要对字符串进行一次热编码，然后才能应用PolynomialFeatures。但是，如果您将单热编码执行为“稀疏结果模式”，那么大部分零不应成为（内存）问题。也许您可以尝试在某处插入特征选择器（仅测试显着突变之间的交互）。