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请问,独热编码后的数据怎么使用
番茄炒蛋加鸡腿
2019-05-07 12:18:36
比如,下面将语言独热编码之后,这里面的xarr是什么
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比如,下面将语言独热编码之后,这里面的xarr是什么
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独热编码
(one-hot)是什么?什么
数据
类型需要进行
独热编码
?pandas如何进行
独热编码
(one-hot)?
独热编码
(one-hot)是什么?什么
数据
类型需要进行
独热编码
?pandas如何进行
独热编码
(one-hot)?
独热编码
即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是
使用
N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。
独热编码
是将分类变量转换为可提供给机器学习算法更好地进行预测的形式的过程。 一种稀疏向量,其中:一个元素设为 1;所有其他元素均设为 0。 one-hot 编码常用于表示拥有有限个可能值的字符串或标识符。例如,假设某
Python
数据
分析
数据
预处理特征值
独热编码
【小白从小学Python、C、Java】 【Python-计算机等级考试二级】 【Python-
数据
分析】 Python
数据
分析
数据
预处理 特征值
独热编码
独热编码
,是一种将分类变量转换为若干二进制列的方法,其中1表示属于该类别的行。这种方法有效的诠释了分类变量的含义且去除了类别对应的值的大小在机器学习过程中对结果产生的影响。 以下python代码是对
数据
框
数据
car_data中“品牌”列分类
数据
做
独热编码
: dummy_data = pd.get_dummies(car_data["品
数据
预处理-
独热编码
独热编码
介绍优点举例说明 介绍
独热编码
通常是用来处理稀疏而又散乱的分布空间的数值。其方法是
使用
N状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都有独自的寄存器位,在任意时候只有一位有效,只有一位是1,其余的都为0。 优点 1.能够处理非连续型数值特征。 2.在一定程度上也扩充了特征,比如:将性别这个特征经过
独热编码
后变为男、女这两个特征。 举例说明 在数字0-9中,6的
独热编码
为0000001000。 也就是说对一个特征进行
独热编码
的时候,这个特征含有多少个数值,就将其映射到几维的空间里,如:教育等级:小学教育
数据
预处理:
独热编码
preprocessing.OneHotEncoder:
独热编码
,创建哑变量 前言: 我们刚才已经用OrdinalEncoder把分类变量Sex和Embarked都转换成数字对应的类别了。在舱门Embarked这一列中,我们
使用
[0,1,2]代表了三个不同的舱门,然而这种转换是正确的吗? 我们来思考三种不同性质的分类
数据
: 1) 舱门(S,C,Q) 三种取值S,C,Q是相互独立的,彼此之间完全没有...
如何对类别变量进行
独热编码
大部分机器学习算法是基于向量空间中度量来进行计算的,
使用
独热编码
(One-hot encoding, 也称为哑变量 dummy variable)会让特征之间的距离计算更加合理。通过
独热编码
把类别变量转换为机器学习算法可
使用
的格式,其基本思想是对原始类别变量的每个值创建新的变量,并赋值为 1 和 0 下图展示如何进行
独热编码
,把Team变量转为新的变量:下面把原始变量转为
独热编码
形式:R 有多种方式很容易实现
独热编码
。可以
使用
工具包提供函数实现,也可以手动实现。下面定义演示
数据
: 我们先看caret包中提供
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