一、理论介绍 虚拟变量(dummy variable)也叫哑变量,是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式。 如果多分类变量有k个类别,则可以转化为k-1个二分变量。 需要有一个参照的类别。 在非线性关系的模型中,特别重要。 在模型分析时,虚拟变量都是同进同出,要么都在模型中 ...
说明:本片博文接上篇博文 Pandas数据预处理之数据转换 df.map df.replace 二 哑变量编码 什么叫做哑变量 将类别型特征转化 哑变量矩阵 或是 指标矩阵 ,让类别特征转换成数值特征的过程。相当与标签化和OneHOt编码,具体可参考另一篇博文 数据预处理理论 . . 特征变换 哑变量将派生出那些特征 哑变量将会从一个含有k个不同值的特征,派生出k 个二元特征。因为在建模过程中,有 ...
2020-08-01 18:40 0 1246 推荐指数:
一、理论介绍 虚拟变量(dummy variable)也叫哑变量,是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式。 如果多分类变量有k个类别,则可以转化为k-1个二分变量。 需要有一个参照的类别。 在非线性关系的模型中,特别重要。 在模型分析时,虚拟变量都是同进同出,要么都在模型中 ...
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 ...
dummies_Cabin = pd.get_dummies(data_train['Cabin'], prefix= 'Cabin') dummies_Embarked = pd.get_dummies(data_train['Embarked'], prefix= 'Embarked ...
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],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 一、pd.get_dummies ...
有时在处理连续型数据时,为了方便分析,需要将其进行离散化或者是拆分成“面元(bin)”,即将数据放置于一个小区间中。 在Pandas中,cut()--->数据离散化 qcut()-->面元划分 一、cut():等距离散化,设置的bins的每个区间的间隔相等 ...
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 ...
在数据分析中,根据需求,有时候需要将一些数据进行转换,而在Pandas中,实现数据转换的常用方法有: 利用函数或是映射 可以将自己定义的或者是其他包提供的函数用在Pandas对象上实现批量修改。 applymap和map实例方法 在本节中,使用调查的某公司的员工 ...
一、pd.merge() pd.merge()的常用参数 参数 说明 left 参与合并的左侧DataFrame right 参与合并的右侧DataFrame ...