一、为什么要用独热编码？ 在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 离散特征的编码分为两种情况： 1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue], ...

1.概要 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder，将类别变量、顺序变量转化为二值化的标志变量。 2. 解析 格式： 实例： 对于输入数组，每一行当做一个样本，每一列当做一个特征。 第一个特征，即第一列[0,1,0,1 ...

将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。离散特征进行one-hot编码后，编码后的特征，其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。就可以跟对连续型特征的归一化方法一样，对每 ...

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 ...

One-Hot 编码即独热编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。这样做的好处主要有：1 ...

简单的来说： LabelEncoder()是标签编码，即是对不连续的数字或者文本进行编号，转换成连续的数值型变量，例如 输出： array([0,0,3,2,1]) OneHotEncoder()即独热编码，直观的来看就是有几个需要编码的状态就有几个比特 ...

解决办法： 更新sklearn库 具体方法： 1.打开anaconda下的anaconda的Promote 2.输入 pip list 可以查看当前已经安装的包和版本 3.更新sklearn ...

​独热编码（One-Hot Encoding） 是指把一列类别性特征（或称名词性特征，nominal/categorical features）映射成一系列的二元 连续特征的过程， ...