OneHotEncoder独热编码和 LabelEncoder标签编码
学习sklearn和kagggle时遇到的问题，什么是独热编码？为什么要用独热编码？什么情况下可以用独热编码？以及和其他几种编码方式的区别。 首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围 ...
原文：独热编码OneHotEncoder简介
在分类和聚类运算中我们经常计算两个个体之间的距离，对于连续的数字 Numric 这一点不成问题，但是对于名词性 Norminal 的类别，计算距离很难。即使将类别与数字对应，例如 A ， B ， C 与 , , 对应，我们也不能认为A与B，B与C距离为 ，而A与C距离为 。独热编码正是为了处理这种距离的度量，该方法认为每个类别之间的距离是一样的。该方法将类别与向量对应，例如 A ， B ， C 分 ...
2017-11-01 16:48 0 8294 推荐指数：
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