原文:sklearn.preprocessing.OneHotEncoder

.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:

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SklearnOneHotEncoder 解析

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 ...

Thu Dec 23 06:57:00 CST 2021 0 976
sklearn preprocessing (预处理)

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 ...

Fri Jan 05 01:26:00 CST 2018 0 3171
sklearn.preprocessing.LabelEncoder的使用

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 ...

Tue Dec 18 06:00:00 CST 2018 0 7006
理解 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler

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} ...

Fri Dec 04 06:29:00 CST 2020 0 593
sklearn5_preprocessing数据标准化

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& ...

Mon Jan 08 00:29:00 CST 2018 0 1914
 
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