數據預處理與特征工程：啞變量(離散數據)
處理分類型特征：編碼與啞變量 在機器學習中，大多數算法，譬如邏輯回歸，支持向量機SVM，k近鄰算法等都只能夠處理數值型數據，不能處理 文字，在sklearn當中，除了專用來處理文字的算法，其他算法在fifit的時候全部要求輸入數組或矩陣，也不能夠導 入文字型數據（其實手寫 ...
原文：四、啞變量處理
一 啞變量處理類別數據 啞變量處理 數據分析模型中有相當一部分的算法模型都要求輸入的特征為數值型，但實際數據中特征的類型不一定只有數值型，還會存在相當一部分的類別型，這部分的特征需要經過啞變量處理才可以放入模型之中 可以使用 get dummies 函數進行數據的啞變量轉化Python 中可以利用 Pandas 庫中的 get dummies 函數對類別型特征進行啞變量處理。 pandas.ge ...
2021-05-28 15:31 0 2288 推薦指數：
相關推薦
啞變量詳解
1、啞變量定義 啞變量（DummyVariable），也叫虛擬變量， 引入啞變量的目的是，將不能夠定量處理的變量量化，在線性回歸分析中引入啞變量的目的是，可以考察定性因素對因變量的影響， 它是人為虛設的變量，通常取值為0或1，來反映某個變量的不同屬性。對於有n個分類屬性的自變量 ...
4-Pandas數據預處理之數據轉換（啞變量編碼pd.get_dummies()）
說明：本片博文接上篇博文【 Pandas數據預處理之數據轉換（df.map()、df.replace()）】 二、啞變量編碼 1、什么叫做啞變量？ 將類別型特征轉化“啞變量矩陣”或是“指標矩陣”，讓類別特征轉換成數值特征的過程。相當與標簽化和OneHOt編碼，具體可參考另一篇博文【數據 ...
缺失值、異常值、重復值處理及啞變量變換
一、數據缺失值處理 處理方法： 1、刪除 2、補全： 常用補全方法有（1）用基本統計量填充（最大值、最小值、均值、中位數、眾數） （2） 用表內臨近值填充 ...
R語言_設置虛擬變量_啞變量
在R語言中對包括分類變量(factor)的數據建模時，一般會將其自動處理為虛擬變量或啞變量(dummy variable)。但有一些特殊的函數，如neuralnet包中的neuralnet函數就不會預處理。如果直接將原始數據扔進去，會出現”requires numeric/complex ...
線性回歸分析中的啞變量
），也叫虛擬變量，引入啞變量的目的是，將不能夠定量處理的變量量化，如職業、性別對收入的影響，戰爭、自然 ...
Python學習筆記：實現啞變量編碼
1.虛擬變量 定義：虛擬變量(Dummy Variable) 也叫啞變量，它算不上一種變量類型，確切地說，是將多分類變量轉換為二分類變量的一種形式。如果數據為定類數據，比如專業、性別等，其數字僅代表類別，數字大小並沒有意義，此時可以考慮引入啞變量，將不能夠定量處理的變量量化，再進行分析 ...
特征工程（5）-數據預處理啞編碼
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 ...