1. one-hot ,是机器学习中初学者经常听到的一个词。从字面意义看,表示唯独,一家独大,独占鳌头,热表示只有1个,其他都是凉的。事实也是如此。我们来看一个编码的例子:[0, 1, 0, 0, 0]可以看到,上面只有一个1,其他都是凉凉的0,这就是。假设,我们有5种状态:金、木、水、火、土。我们给这5个状态留了5个空,它们都有专门的位置。数字位置编号金0木1水2火3土4自
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,是实现编码的方式pandas.get_dummies(
转载 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,
转载 2023-06-17 16:38:11
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One-Hot-Encoding与dummies、factorize的区别、联系(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
1.为什么要编码?正如上文所言,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
人口普查数据集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
概要sklearn包中的OneHotEncder又称编码,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,
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,终于给搞清楚这个编码怎么回事了,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
最近学习机器学习,接触到编码相关内容,参考了一些资料,加上自己的思考,做出了如下总结:一、什么是编码编码,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,转换成编码分别表示为(此时上述描述中的N=3)
由来机器学习任务中,特征有连续的值和分类的值;所以我们进行预处理时,对离散特征的编码分为了以下两种情况:1.像color[red,black,blue]这样离散特征的取值之间没有大小的意义,就可以使用one-hot编码; 2.像size[S,M,L,XL]这样离散特征的取值有大小的意义,就直接使用数值的映射{S:1,M:2,L:3,XL:4}.这里借用一个比较常用的例子:考虑三个特征:• [“m
为什么要用编码为什么要用编码,这是特征工程中的问题,如果是类别型的特征,比较粗的方法就是将文本特征进行数值化,比如'A'->1,'B'->2。但是,作为类别型特征,单纯的将其数值化会让模型赋予了数值大小含义,而实际上数字大或小并没有区别。 所以针对类别型特征,用one-hot编码进行处理。如:特征A,有三个类别a,b,c。经过编码,将会生成3个特征:A_a,A
编码的理解: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
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
一.概述One-Hot编码,又称为一位有效编码,主要是采用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,并且在任意时候只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后,每个整数值被表示为二进制向量,除了整数的索引之外,它都是零值,它被标记为1。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
一、问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值。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}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码复制代码im
# Python编码实现 ## 前言 在机器学习和深度学习领域,数据预处理是非常重要的一环。编码(One-Hot Encoding)是一种常见的数据预处理技术,用于将分类变量转换为机器学习算法可以理解的数字向量。本文将介绍如何使用Python实现编码,并逐步指导初学者完成这个任务。 ## 编码的流程 下面是实现编码的整个流程,我们可以用表格展示步骤和相应的代码。 |
原创 2023-08-23 04:51:21
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One-Hot编码,又称“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
ref:1、什么是码  码,在英文文献中称做 one-hot code, 直观来说就是有多少个状态就有多少比特,而且只有一个比特为1,其他全为0的一种码制。   在机器学习中对于离散型的分类型的数据,需要对其进行数字化比如说性别这一属性,只能有男性或者女性或者其他这三种值,如何对这三个值进行数字化表达?一种简单的方式就是男性为0,女性为1,其他为2,这样做有什么问题?  使用上面简单的序
在机器学习算法中,常会遇到分类特征是离散的,无序的。 例如:性别有男、女,城市有北京,上海,深圳等。性别特征:["男","女"] => 0,1 地区特征:["北京","上海,"深圳"] => 0,1,2 工作特征:["演员","厨师","公务员","工程师","律师"] => 0,1,2,3,4比如,样本(女,北京,工程师)=>(1,0,3),但是,这样的特征处理并不直接放
原创 2023-06-22 07:36:25
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编码方式用于对值是离散型的特征的处理。这里讲一下onehot编码和labelencoding编码。先说一下编码实现方式1:pd.get_dummies()函数官方api:pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sp
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