說明: 1 string_data 是挑出來的 需要轉成數值型特征的 分類特征 2 轉換后,通常要將 array 類型的結果轉成 DataFrame,與其他的特征合並 ...
來源:https: blog.csdn.net weixin article details 分別處理標簽和特征 ...
2020-02-24 20:08 0 1296 推薦指數:
說明: 1 string_data 是挑出來的 需要轉成數值型特征的 分類特征 2 轉換后,通常要將 array 類型的結果轉成 DataFrame,與其他的特征合並 ...
注:本文是人工智能研究網的學習筆記 標稱型特征編碼(Encoding categorical feature) 有些情況下,某些特征的取值不是連續的數值,而是離散的標稱變量(categorical)。 比如一個人的特征描述可能是下面的或幾種: 這樣的特征可以被有效的編碼為整型特征 ...
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 ...
原創博文,轉載請注明出處! # LabelEncoder介紹 LabelEncoder是對不連續的數字或文本編號。 # LabelEncoder例子 ...
https://www.deeplearn.me/1393.html 啞編碼概念 先來講解下啞編碼的概念吧,當你的變量不是定量特征的時候是無法拿去進行訓練模型的,啞編碼主要是針對定性的特征進行處理然后得到可以用來訓練的特征 關於定性和定量還是在這里也說明下,舉個例子就可以看懂了 定性 ...
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 ...
https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章講解了區間縮放法處理數據,接下來就講解二值化處理 這個應該很簡單了,從字面意思就是將數據分為 0 或者 1,聯想到之前圖像處理里面二值化處理變為黑白圖片 下面還是進入主題吧 首先給出當前的二值化處理公式 ...
等樹模型並不能很好地直接處理大量分類水平的分類特征。因為神經網絡要求輸入的分類數據進行one-hot處理 ...