## 机器学习模型中独热编码的应用
### 1. 引言
在机器学习中，为了处理分类变量，我们通常需要将其转换成数字形式，以便机器学习算法能够处理。独热编码是一种常用的转换方法，它将一个具有多个类别的特征拆分成多个二进制特征，使得每个类别都对应一个独立的特征。在本篇文章中，我将向你介绍什么机器学习模型需要独热编码以及如何实现它。
### 2. 独热编码的流程
在介绍具体的实现步骤之前，我们先
原创
2023-08-20 08:06:17
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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。
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2023-07-31 10:20:31
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在机器学习中，有一种重要的数据预处理方式是独热编码（One-Hot Encoding），它将分类变量转换为机器学习模型可以理解的数字格式。在进行机器学习项目时，确保数据的有效性和持久性至关重要，因此，制定备份策略、恢复流程以及综合利用工具和监控系统是解决独热编码问题时不可或缺的环节。以下是对独热编码问题进行全面记录的复盘。
## 备份策略
为了提高数据安全性，共享一个思维导图以展示备份策略和存
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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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
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2024-07-31 23:59:29
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# 使用独热编码的机器学习流程
随着机器学习的广泛应用，数据预处理成为了一个不可或缺的步骤。独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的类别变量处理方法，接下来我们将逐步介绍如何在使用独热编码后选择合适的机器学习模型。以下是整个流程图：
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例
原创
2024-11-01 08:22:18
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独热编码一、为什么要独热编码？独热编码（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，并且到原点是等距的。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，编码后的特征，其实每一维度的特征都可以看做是连
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2024-06-28 17:14:08
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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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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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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
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2023-12-11 00:34:59
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什么是独热编码？
独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的特征编码方法，主要用于将离散特征转换为连续特征，以便机器学习算法能够更好地处理。独热编码将每个离散特征的取值映射为一个二进制向量，其中只有一个元素为 1，其余元素都为 0，这个元素的位置表示了该取值在所有取值中的位置。例如，对于一个具有三个不同取值的离散特征，独热编码会将每
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2024-04-08 00:00:59
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1. one-hot 独热独热，是机器学习中初学者经常听到的一个词。从字面意义看，独表示唯独，一家独大，独占鳌头，独热表示只有1个热，其他都是凉的。事实也是如此。我们来看一个独热编码的例子：[0, 1, 0, 0, 0]可以看到，上面只有一个1，其他都是凉凉的0，这就是独热。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
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2023-12-02 18:05:11
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ref：1、什么是独热码 独热码，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
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2023-11-09 21:59:14
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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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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
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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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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一.数值型类别变量#简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit([1,5,67,100])
le.transform([1,1,100,67,5])输出： array([0,0,3,2,1])#OneHotEncoder 用于将
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
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2023-06-22 07:36:25
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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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