參考：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/109408387#1%E3%80%81%E5%9C%A8%E6%95%B0%E ...

機器學習中會遇到一些離散型數據，無法帶入模型進行訓練，所以要對其進行編碼，常用的編碼方式有兩種： 1、特征不具備大小意義的直接獨熱編碼（one-hot encoding） 2、特征有大小意義的采用映射編碼(map encoding) 兩種編碼在sklearn.preprocessing包里 ...

LabelEncoder的說明： ...

。 　但是Z-Score方法是一種中心化方法，會改變原有數據的分布結構，不適合對稀疏數據做處理。 ...

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 ...

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 ...

1 . 循環定義多個變量 當定義變量的個數是n時,定義n個變量 : 注： eval()函數和exec()函數的區別： eval()函數只能計算單個表達式的值，而exec()函數可以動態運行代碼段。 eval()函數可以有返回值，而exec()函數 ...

學習sklearn和kagggle時遇到的問題，什么是獨熱編碼？為什么要用獨熱編碼？什么情況下可以用獨熱編碼？以及和其他幾種編碼方式的區別。 首先了解機器學習中的特征類別：連續型特征和離散型特征 拿到獲取的原始特征，必須對每一特征分別進行歸一化，比如，特征A的取值范圍 ...