原文:數據預處理-處理分類型特征:編碼(LabelEncoder、OrdinalEncoder-字符型變量數值化

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2020-02-24 20:08 0 1296 推薦指數:

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數據預處理:標稱特征編碼和缺失值處理

注:本文是人工智能研究網的學習筆記 標稱特征編碼(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 ...

Tue Oct 31 00:29:00 CST 2017 0 1927
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 ...

Sun Jan 20 23:32:00 CST 2019 0 4144
[數據處理] LabelEncoder編碼

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 ...

Mon Apr 09 03:30:00 CST 2018 0 4969
特征工程(5)-數據預處理編碼

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 ...

Wed May 09 02:54:00 CST 2018 0 3858
數據預處理:獨熱編碼(One-Hot Encoding)和 LabelEncoder標簽編碼

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 ...

Sat Jul 14 00:20:00 CST 2018 0 42144
特征工程(4)-數據預處理二值

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 ...

Wed May 09 02:55:00 CST 2018 0 1247
 
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