4-Pandas數據預處理之數據轉換（啞變量編碼pd.get_dummies()）
說明：本片博文接上篇博文【 Pandas數據預處理之數據轉換（df.map()、df.replace()）】 二、啞變量編碼 1、什么叫做啞變量？ 將類別型特征轉化“啞變量矩陣”或是“指標矩陣”，讓類別特征轉換成數值特征的過程。相當與標簽化和OneHOt編碼，具體可參考另一篇博文【數據 ...
原文：對分類型變量，進行編碼處理——pd.get_dummies()、LabelEncoder()、oneHotEncoder()
背景： 在拿到的數據里，經常有分類型變量的存在，如下： 球鞋品牌：Nike adidas Vans PUMA CONVERSE 性別：男 女 顏色：紅 黃 藍 綠 However,sklearn大佬不能直接分析這類變量呀。在回歸，分類，聚類等機器學習算法中，特征之間距離的計算或相似度的計算是算法關鍵部分，而常用的距離或相似度的計算都是在歐式空間的相似度計算，計算余弦相似性，基於的就是歐式空間。於是 ...
2019-01-20 15:32 0 4144 推薦指數：
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dummies_Cabin = pd.get_dummies(data_train['Cabin'], prefix= 'Cabin') dummies_Embarked = pd.get_dummies(data_train['Embarked'], prefix= 'Embarked ...
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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],那么就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 一、pd.get_dummies ...
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One-Hot 編碼即獨熱編碼，又稱一位有效編碼，其方法是使用N位狀態寄存器來對N個狀態進行編碼，每個狀態都由他獨立的寄存器位，並且在任意時候，其中只有一位有效。這樣做的好處主要有：1. 解決了分類器不好處理屬性數據的問題； 2. 在一定程度上也起到了擴充特征的作用 ...
[數據處理] LabelEncoder編碼
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