说明: 1 string_data 是挑出来的 需要转成数值型特征的 分类特征 2 转换后,通常要将 array 类型的结果转成 DataFrame,与其他的特征合并 ...
来源:https: blog.csdn.net weixin article details 分别处理标签和特征 ...
2020-02-24 20:08 0 1296 推荐指数:
说明: 1 string_data 是挑出来的 需要转成数值型特征的 分类特征 2 转换后,通常要将 array 类型的结果转成 DataFrame,与其他的特征合并 ...
注:本文是人工智能研究网的学习笔记 标称型特征编码(Encoding categorical feature) 有些情况下,某些特征的取值不是连续的数值,而是离散的标称变量(categorical)。 比如一个人的特征描述可能是下面的或几种: 这样的特征可以被有效的编码为整型特征 ...
背景: 在拿到的数据里,经常有分类型变量的存在,如下: 球鞋品牌:Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性别:男、女 颜色:红、黄、蓝、绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀。在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算 ...
原创博文,转载请注明出处! # LabelEncoder介绍 LabelEncoder是对不连续的数字或文本编号。 # LabelEncoder例子 ...
https://www.deeplearn.me/1393.html 哑编码概念 先来讲解下哑编码的概念吧,当你的变量不是定量特征的时候是无法拿去进行训练模型的,哑编码主要是针对定性的特征进行处理然后得到可以用来训练的特征 关于定性和定量还是在这里也说明下,举个例子就可以看懂了 定性 ...
一、问题由来 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],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL ...
https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章讲解了区间缩放法处理数据,接下来就讲解二值化处理 这个应该很简单了,从字面意思就是将数据分为 0 或者 1,联想到之前图像处理里面二值化处理变为黑白图片 下面还是进入主题吧 首先给出当前的二值化处理公式 ...
等树模型并不能很好地直接处理大量分类水平的分类特征。因为神经网络要求输入的分类数据进行one-hot处理 ...