前幾天查了一些與獨熱編碼相關的資料后,發現看不進去...看不太懂,今天又查了一下,然后寫了寫代碼,通過自己寫例子加上別人的解釋后,從結果上觀察,明白了sklearn中獨熱編碼做了什么事。 下 ...
最近在刷kaggle的時候碰到了兩種處理類別型特征的方法:label encoding和one hot encoding。我從stackexchange, quora等網上搜索了相關的問題,總結如下。 label encoding在某些情況下很有用,但是場景限制很多。比如有一列 dog,cat,dog,mouse,cat ,我們把其轉換為 , , , , 。這里就產生了一個奇怪的現象:dog和mo ...
2017-04-14 12:25 0 1581 推薦指數:
前幾天查了一些與獨熱編碼相關的資料后,發現看不進去...看不太懂,今天又查了一下,然后寫了寫代碼,通過自己寫例子加上別人的解釋后,從結果上觀察,明白了sklearn中獨熱編碼做了什么事。 下 ...
python機器學習-sklearn挖掘乳腺癌細胞( 博主親自錄制,包含獨熱編碼(One-Hot Encoding)代碼) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign ...
原文鏈接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 問題由來 在很多機器學習任務中,特征並不總是連續值,而有可能是分類值 ...
一、問題由來 在很多機器學習任務中,特征並不總是連續值,而有可能是分類值。 離散特征的編碼分為兩種情況: 1、離散特征的取值之間沒有大小的意義,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot編碼 2、離散特征的取值有大小的意義,比如size:[X,XL,XXL ...
在《定量變量和定性變量的轉換(Transform of Quantitative & Qualitative Variables)》一文中,我們可以看到虛擬變量(Dummy Variable)與獨熱編碼( One Hot Encoding)非常相似,其不同之處在於:在虛擬編碼方案中,當特征 ...
問題由來 在很多機器學習任務中,特征並不總是連續值,而有可能是分類值。 例如,考慮一下的三個特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from U ...