一、為什么要用獨熱編碼？ 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], ...

1.概要 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder，將類別變量、順序變量轉化為二值化的標志變量。 2. 解析 格式： 實例： 對於輸入數組，每一行當做一個樣本，每一列當做一個特征。 第一個特征，即第一列[0,1,0,1 ...

將離散型特征使用one-hot編碼，會讓特征之間的距離計算更加合理。離散特征進行one-hot編碼后，編碼后的特征，其實每一維度的特征都可以看做是連續的特征。就可以跟對連續型特征的歸一化方法一樣，對每 ...

在分類和聚類運算中我們經常計算兩個個體之間的距離，對於連續的數字（Numric）這一點不成問題，但是對於名詞性（Norminal）的類別，計算距離很難。即使將類別與數字對應，例如{‘A’，‘B’，‘C ...

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 ...

簡單的來說： LabelEncoder()是標簽編碼，即是對不連續的數字或者文本進行編號，轉換成連續的數值型變量，例如 輸出： array([0,0,3,2,1]) OneHotEncoder()即獨熱編碼，直觀的來看就是有幾個需要編碼的狀態就有幾個比特 ...

解決辦法： 更新sklearn庫 具體方法： 1.打開anaconda下的anaconda的Promote 2.輸入 pip list 可以查看當前已經安裝的包和版本 3.更新sklearn ...

​獨熱編碼（One-Hot Encoding） 是指把一列類別性特征（或稱名詞性特征，nominal/categorical features）映射成一系列的二元 連續特征的過程， ...