一、特征编码1 类别的独热编码（One-Hot Encoder)关于什么是独热编码以及为什么要进行独热编码，这里就不详细介绍了，本文只介绍“具体实践方式”，原理一笔带过。第一步：先对离散的数字、离散的文本、离散的类别进行编号，使用 LabelEncoder，LabelEncoder会根据取值的种类进行标注。import sklearn.preprocessing as pre_processing
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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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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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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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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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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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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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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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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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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为什么要用独热编码为什么要用独热编码，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独热编码进行处理。如：特征A，有三个类别a,b,c。经过独热编码，将会生成3个特征：A_a,A
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2023-11-10 13:27:36
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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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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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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。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
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2023-11-10 19:51:51
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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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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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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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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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