>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit ...
.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。 . 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 , , , ,也就是说它有两个取值 或者 ,那么one hot就会使用两位来表示这个特征, , 表示 , , 表示 。在上例的输出结果中 . . . . . . . . ...
2021-05-17 17:42 0 1176 推荐指数:
>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit ...
查阅了很多资料,逐渐知道了one hot 的编码,但是始终没理解sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()如何进行fit()的?自己琢磨了一下,后来终于明白是怎么回事了。 先看one hot 的编码的理解:引用至:https://blog.csdn.net ...
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 ...
预处理的几种方法:标准化、数据最大最小缩放处理、正则化、特征二值化和数据缺失值处理。 知识回顾: p-范数:先算绝对值的p次方,再求和,再开p次方。 数据标准化:尽量将数据转化为均值为0,方 ...
在训练模型之前,我们通常都要对训练数据进行一定的处理。将类别编号就是一种常用的处理方法,比如把类别“男”,“女”编号为0和1。可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder处理这个问题。 作用 将n个类别编码为0~n-1之间的整数(包含0和n-1)。 例子 ...
公式 非常有用的工具,可以把数据集的不同特征缩放到固定范围。 先从简单的说起,[0,1]缩放,公式 \(X_{scaled} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min} ...
# StandardScaler类是一个用来对数据进行归一化和标准化的类。 结果: 关于StandardScaler()的api函数 api descri ...
python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...