本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法~
本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法。目录1 OneHotEncoder2 pd.get_dummies
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2023-08-13 07:44:00
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一、什么是one-hot编码？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
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2022-07-14 10:23:29
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与上一篇文章隔得有点久，粉快掉没了，哈哈。这次讲讲one-hot编码，也是第四范式很喜欢用的一个方法，有要去他家面试的，可以好好了解一下。 one-hot编码分类变量（定量特征）与连续变量（定性特征）。我们训练模型的变量，一般分为两种形式。以年收入增长率为例，如果取值为0-1之间任意数，则此时变量为连续变量。如果把增长率进行分段处理，表示成如下形式：[0,0.3],(0.3,0.6],(
原创
2021-03-24 19:14:06
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详解one-hot编码 一、总结 一句话总结： a、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。 b、One-Hot编码实例：北京[1,0,0]，上海[0,1,0]，深圳[0,0,1] 1、为什么需要
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2020-07-24 05:37:00
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从官方文档中我们可以看到open函数有很多的参数，我们常用的是file，mode和encoding，对于其它的几个参数，平时不常用，也简单介绍一下。
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2023-08-05 20:43:05
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目录1 什么是One-Hot编码 ？2 One-Hot编码示例3 sklearn中的OneHotEncoder4 One-hot编码在机器学习领域的应
原创
2022-07-03 00:05:36
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from keras.utils import to_categoricaltrain_labels = to_categorical([0, 1, 2, 3,
原创
2022-11-16 19:42:16
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One-Hot 编码1. F.one_hotpytorch 现在自带的将标签转成one-hot编码方法import torch.nn.functional a
原创
2023-05-10 14:55:21
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# PyTorch中的One-hot编码
在机器学习中，我们经常需要将具有离散值的数据转换为计算机能够处理的形式。其中一个常见的转换方式就是对离散变量进行One-hot编码。在PyTorch中，我们可以使用一些内置函数和方法来实现One-hot编码。
## 什么是One-hot编码？
One-hot编码是一种将离散变量表示为二进制向量的方法。对于具有n个类别的变量，会创建一个长度为n的二进制
原创
2023-09-07 12:54:00
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图片多分类会将不同的数字写在同一副图片上面，例如有3类【0、1、2】，为了输入模型，需要将三个类的结果分别映射到三个通道： 0 类：第 0 通道，对于是 0 的像素点设置为 1，其他均为 0 1 类：第 1 通道，对于是 1 的像素点设置为 1，其他均为 0 2 类：第 2 通道，对于是 2 的像素 ...
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2021-08-06 17:44:00
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import torchimport numpy as npgt = np.random.randint(0,5, size=[15,15]) #先生成一个
原创
2022-06-27 15:57:35
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sklearn.feature_extraction.DictVectorizer（sparse=True/False..）- DictVectorizer.fit_transform(X) X：字典或者包含字典的迭代器返回值；返回sparse矩阵- DictVectorizer.inverse_transform(X) X:array数组或者sparse矩阵返回值：转换之前数据格式- DictV
原创
2023-06-01 16:39:03
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① def encode_onehot(labels): classes = set(labels) classes_dict = {c: np.identity(len(classes))[i, :] for i, c in enumerate(classes)} labels_onehot =
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2021-03-08 18:51:00
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在PyTorch中如何高效的实现One-Hot编码？让本文给你一些建议。
原创
2022-12-14 12:36:16
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keras的处理文本数据的取长补短功能from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences# # help(pad_sequences)# pad_se
原创
2022-11-17 00:01:46
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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}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码>importpandasaspddf=pd.DataFrame([['gree
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2018-09-07 15:54:23
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本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法~
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2023-04-03 14:11:55
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keras内部的one-hot编码：使用类别交叉熵的时候需要将实际标签转换成one-hot编码
原创
2021-07-14 15:54:17
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