原文:数据预处理-处理分类型特征:编码(LabelEncoder、OrdinalEncoder-字符型变量数值化

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2020-02-24 20:08 0 1296 推荐指数:

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数据预处理:标称特征编码和缺失值处理

注:本文是人工智能研究网的学习笔记 标称特征编码(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 ...

Tue Oct 31 00:29:00 CST 2017 0 1927
分类型变量,进行编码处理——pd.get_dummies()、LabelEncoder()、oneHotEncoder()

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 ...

Sun Jan 20 23:32:00 CST 2019 0 4144
[数据处理] LabelEncoder编码

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 ...

Mon Apr 09 03:30:00 CST 2018 0 4969
特征工程(5)-数据预处理编码

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 ...

Wed May 09 02:54:00 CST 2018 0 3858
数据预处理:独热编码(One-Hot Encoding)和 LabelEncoder标签编码

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 ...

Sat Jul 14 00:20:00 CST 2018 0 42144
特征工程(4)-数据预处理二值

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 ...

Wed May 09 02:55:00 CST 2018 0 1247
 
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