sklearn.preprocessing OneHotEncoder——僅僅是數值型字段才可以，如果是字符類型字段則不能直接搞定
>>> from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder >>> enc = OneHotEncoder() >>> enc.fit ...
原文：sklearn.preprocessing.OneHotEncoder
.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。 . 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 , , , ，也就是說它有兩個取值 或者 ，那么one hot就會使用兩位來表示這個特征， , 表示 ， , 表示 。在上例的輸出結果中 . . . . . . . . ...
2021-05-17 17:42 0 1176 推薦指數：
相關推薦
對one hot 編碼的理解，sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()如何進行fit()的？
查閱了很多資料，逐漸知道了one hot 的編碼，但是始終沒理解sklearn. preprocessing.OneHotEncoder()如何進行fit()的？自己琢磨了一下，后來終於明白是怎么回事了。 先看one hot 的編碼的理解：引用至：https://blog.csdn.net ...
Sklearn 中 OneHotEncoder 解析
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 ...
sklearn preprocessing （預處理）
預處理的幾種方法：標准化、數據最大最小縮放處理、正則化、特征二值化和數據缺失值處理。 知識回顧： p-范數：先算絕對值的p次方，再求和，再開p次方。 數據標准化：盡量將數據轉化為均值為0，方 ...
sklearn.preprocessing.LabelEncoder的使用
在訓練模型之前，我們通常都要對訓練數據進行一定的處理。將類別編號就是一種常用的處理方法，比如把類別“男”，“女”編號為0和1。可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder處理這個問題。 作用 將n個類別編碼為0~n-1之間的整數（包含0和n-1）。 例子 ...
理解 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler
公式 非常有用的工具，可以把數據集的不同特征縮放到固定范圍。 先從簡單的說起，[0,1]縮放，公式 \(X_{scaled} = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min} ...
Python——sklearn.preprocessing.StandardScaler()
# StandardScaler類是一個用來對數據進行歸一化和標准化的類。 結果： 關於StandardScaler()的api函數 api descri ...
sklearn5_preprocessing數據標准化
python機器學習-乳腺癌細胞挖掘（博主親自錄制視頻） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...