神经网络的 DNA 数据输入，一种热编码

Question

遇到了一个问题，这对我来说是一项具有挑战性的任务。有一个巨大的 DNA 数据集，具有 A、G、T、C 结构，4 个完全不同的类别作为输入。看起来像：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 … 1.000+

A A G G G G G G G

G G C C C C C C C

T T C C C C C C C

G G A A A A A A A

T T C C C C C C C

C C T T T T T T T

T T C C C C C C C

…

30.000+

想咨询有关数据处理的建议。它应该表示为具有如此巨大维度的数字或一种热编码吗？[0,0,0,1] 作为 A，[0,0,1,0] 作为 G 等等，或者只是 0, 1, 2, 3？谈论 NN - 想从简单的开始到现代和深入。典型的数值表示很容易由 pandas 和 sklearn 库用几行代码完成，但将其转换为单热编码，对于如此庞大的数据集，看起来是一项有趣的任务。通过使用 pd.get_dummies 从 (1019, 27041) 形状我们得到 (1019, 54082)，无法理解为什么当我们有 4 个不同的字母时形状只增加了 2 倍。谢谢！

Answer 1

增加 2 倍而不是增加 4 倍是因为每个系列中只有 2 个类别。（在您的示例中，第一行中的 A 和 G，第二行中的 G 和 C，第三行中的 T 和 C，依此类推）下面的示例将更好地理解附加列的数量In [38]: df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'a'], 'B': ['b', 'a', 'c'], 'C': [1, 2, 3]})                                                                       In [39]: df                                                                                                                                                    Out[39]:    A  B  C0  a  b  11  b  a  22  a  c  3In [40]: pd.get_dummies(df)                                                                                                                                    Out[40]:    C  A_a  A_b  B_a  B_b  B_c0  1    1    0    0    1    01  2    0    1    1    0    02  3    1    0    0    0    1