# 使用Python实现哑变量和独热编码
在数据分析和机器学习领域，类别数据的处理至关重要。哑变量（Dummy Variables）和独热编码（One-Hot Encoding）是将类别数据转换为数值数据的两个常见方法。本文将详细介绍如何利用Python实现哑变量和独热编码，并提供具体的代码示例。
## 整体流程
下面是处理过程的整体步骤，使用Markdown表格进行展示：
| 步骤 |
哑编码(One-Hot):是一种将非数值型的特征值(或称为属性)转换为数值型的数据的编码方法。一般是将类别数据编码成为对应的数值数据以供后续的算法使用。使用哑编码保证了两两类别(假设类别间相互独立)间的空间距离是相等的，这样避免了人为引入额外的类别差异性，进而有利于后续(比如loss函数)的计算。 描述过程为：假设某个变量的取值有k个(也即变量具有k个特征值或者说k个属性)，如果对这些特征值用1到
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2023-10-27 21:46:32
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一、导语 在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然
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2024-03-31 07:40:51
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1 概念1.1 定类型变量 定类类型就是纯分类，不排序，没有逻辑关系. 当某特征具有k个属性值，那么： a 哑变量（虚拟变量）—— 具有k-1个二进制特征，基准类别将被忽略,若基准类别选择不合理，仍存在共线性，建议众数的类别为基准类别。 b 独热编码——具有k个特征二进制特征。 1.2 定序型变量 标签编码——用自定义的数字对原始特征进行打标签，只有1个特征，适用于有序的分类变量。姓名年纪年级小明
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2023-11-06 14:18:22
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在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
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2024-04-03 13:57:30
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1.前言 ——————————————————————————————————————在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。那什么是特征数字化呢？例子如下：性别特征：["男"，"女"]祖国特征：["中国"，"美国，"法国"]运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒
在数据样本中，有些特征不是连续值，而是一些离散值。举个网站访问数据例子：表1 网站访问数据集序号性别所属区域使用浏览器1．MaleEuropeFirefox2．FemaleUSChrome3．MaleAsiaSafari4．FemaleEuropeIE5．FemaleUSFirefox6．FemaleAsiaChrome7．MaleEuropeSafari8．MaleUSChrome......
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2024-07-04 23:07:26
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独热编码的理解：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。可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。 这样做的好处主要优点如下： 1：解决了分类器不好处理属性数据的问
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2023-11-16 17:18:39
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最近学习机器学习，接触到独热编码相关内容，参考了一些资料，加上自己的思考，做出了如下总结：一、什么是独热编码独热编码，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，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。说起来这么复杂，举个例子就很容易理解了：比如爱吃的水果有3种：苹果、葡萄和橙子，转换成独热编码分别表示为（此时上述描述中的N=3）
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2024-01-08 16:35:08
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# 独热编码的Python实现
## 1. 流程概览
在进行独热编码之前，我们首先需要了解什么是独热编码。独热编码是一种用于将离散特征进行编码的技术，它将离散特征的每个可能取值都转化为一个新的二进制特征，使得特征之间的距离计算更加合理。
下面是独热编码的实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载数据 |
|
原创
2023-10-19 05:08:05
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# Python 实现独热编码的科普文章
在机器学习和数据科学的领域，数据预处理是极为重要的一个步骤。独热编码（One-Hot Encoding）就是常用的一种编码方法，用于将分类数据转化为数值数据，从而使得计算机能够理解。本文将深入介绍独热编码的概念，并展示如何在 Python 中实现这一过程。
## 什么是独热编码?
独热编码是一种将分类特征转换为数值格式的方法。它通常用于处理分类变量，
原创
2024-10-17 11:25:36
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One-Hot编码，又称“独热编码”，是一种编码方式。一、问题的产生在进行机器学习，例如回归，分类，聚类或者NLP等问题的时候，通常很多数据都是无法直接利用的。例如一个学生信息数据集中样本有三种类别，每个类别分别对应不同种类的标签：“性别”(男、女)、“班级”(1班、2班、3班)、“年级”(一年级、二年级、三年级、四年级)。在计算机中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离
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2023-11-14 20:52:02
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离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 一、pd.get_dummies()一种字符型或者其他类型编程成一串数字向量，是实现独热编码的方式pandas.get_dummies(
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2023-07-24 21:52:52
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将 get_dummies 方法应用于 DataFrame 数据是，它只对字符串列进行转换。 示例1、创建一个示例数据集import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'color':['blue', 'green', 'red'],'size': ['M', 'L', 'XL'],
'price': [34.5,
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2023-06-17 16:38:11
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网上关于One-hot编码的例子都来自于同一个例子，而且结果来的太抖了。查了半天，终于给搞清楚这个独热编码是怎么回事了，其实挺简单的，这里再做个总结。
首先，引出例子：已知三个feature，三个feature分别取值如下：feature1=[“male”, “female”]
feature2=[“from Europe”, “from US”, “from Asia”]
feature
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2024-04-02 08:40:06
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概要sklearn包中的OneHotEncder又称独热编码，作用：将定性特征转化为定量特征。解析该函数在 sklearn.preprocessing OneHotEncoder(n_values=’auto’, categorical_features=’all’, dtype=<class ‘numpy.float64’>, sparse=True,
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2024-02-27 15:02:18
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人口普查数据集独热编码转换描述在机器学习中，数据的表示方式对于模型算法的性能影响很大，寻找数据最佳表示的过程被称为“特征工程”，在实际应用中许多特征并非连续的数值，比如国籍、学历、性别、肤色等，这些特征被称为离散特征（或分类特征），对于多数模型来说，需要预先对离散特征进行数字编码，独热编码（one-hot编码）是最常用的离散特征编码方式。本任务的实践内容包括：1、对人口普查数据集（adult）进行
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2023-12-14 07:38:24
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1.为什么要独热编码？正如上文所言，独热编码（哑变量 dummy variable）是因为大部分算法是基于向量空间中的度量来进行计算的，为了使非偏序关系的变量取值不具有偏序性，并且到圆点是等距的。使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。离散特征进行one-hot编码后，编
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2023-11-23 20:24:07
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One-Hot-Encoding与dummies、factorize的区别、联系独热（onehot）编码基本知识点Pandas中dummies、factorize的用法详解pd.factorize()与哑变量变换pd.get_dummies()相较的优势get_dummies()与factorize()的区别pd.get_dummies()的用法详解pd.factorize()的用法详解skle
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2023-11-14 09:17:36
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在处理机器学习和数据预处理的场景中，独热编码（One-Hot Encoding）是一个常用且重要的步骤。独热编码的目的是将分类变量转换为机器学习模型能够理解的数值格式。接下来，我将详尽地记录这个过程，涉及错误现象、根因分析、解决方案等各个方面。
## 问题背景
在分析客户行为数据时，我面临一个问题：数据集中有多个分类变量，如性别（Male/Female）、地区（North/South/East/
