另外一种将标称型特征转换为能够被scikit learn中模型使用的编码是one of K， 又称为 独热码或dummy encoding。 这种编码类型已经在类OneHotEncoder中实现。该类把每一个具有n categories个可能取值的categorical特征变换为长度为n categories的二进制特征向量，里面只有一个地方是 ，其余位置都是 。 继续我们上面的示例: 默认情况下 ...
2021-06-19 19:20 0 166 推荐指数：
在机器学习中，特征经常不是连续的数值型的而是标称型的(categorical)。举个示例，一个人的样本具有特征["male", "female"], ["from Europe", "from US", "from Asia"], ["uses Firefox", "uses Chrome ...
原文：https://blog.csdn.net/zcc_0015/article/details/76595447 已知三个feature，三个feature分别取值如下：feature1= ...
离散特征编码分两种，特征具有大小意义，特征不具有大小意义。 1、特征不具备大小意义的直接独热编码 2、特征有大小意义的采用映射编码 [python] view plain copy import ...
目录 数据预处理：离散特征编码方法 无监督方法： 1.序号编码OrdinalEncoder 2.独热编码OneHotEncoder 3.二进制编码BinaryEncoder 4.计数编码 ...
或太小 。 数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求 。 2.sklearn中的数据预处理 ...
其中count encoder，one-hot encoder，label encoder主要针对低基数无序特征，比如性别。可以采用target encoder或者mean encoder的方法来针对高基数无序特征，比如地区，邮编等 一、Label Encoding ...
在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR ...
特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。 1、特征选择 特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。 特征选择与降维不同。虽说这两种方法都是要减少数据集中的特征数量，但降维相当于对所有特征进行了 ...
