数据预处理与特征工程：哑变量(离散数据)
处理分类型特征：编码与哑变量 在机器学习中，大多数算法，譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能够处理数值型数据，不能处理 文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fifit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导 入文字型数据（其实手写 ...
原文：特征工程之离散变量处理
使用sklearn训练模型，只能输入数值型变量。因此需要对数据集中的非数值型离散变量进行处理，非数值型离散变量分为两类：有序型与无序型 一 有序型离散变量处理 什么叫有序型离散变量呢，比如说衣服尺码，M L XL 学历：小学 初中 高中 本科 这些都属于有序型变量。 在上图数据表格中，size及classlabel则为有序型变量，自定义有序型字典表，进行相关映射即可： 二 无序型离散变量处理 衣服 ...
2018-08-28 23:45 0 2279 推荐指数：
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