参考：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/109408387#1%E3%80%81%E5%9C%A8%E6%95%B0%E ...

机器学习中会遇到一些离散型数据，无法带入模型进行训练，所以要对其进行编码，常用的编码方式有两种： 1、特征不具备大小意义的直接独热编码（one-hot encoding） 2、特征有大小意义的采用映射编码(map encoding) 两种编码在sklearn.preprocessing包里 ...

LabelEncoder的说明： ...

。 　但是Z-Score方法是一种中心化方法，会改变原有数据的分布结构，不适合对稀疏数据做处理。 ...

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 ...

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 ...

1 . 循环定义多个变量 当定义变量的个数是n时,定义n个变量 : 注： eval()函数和exec()函数的区别： eval()函数只能计算单个表达式的值，而exec()函数可以动态运行代码段。 eval()函数可以有返回值，而exec()函数 ...

学习sklearn和kagggle时遇到的问题，什么是独热编码？为什么要用独热编码？什么情况下可以用独热编码？以及和其他几种编码方式的区别。 首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围 ...