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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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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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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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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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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# 项目方案：独热编码解码工具
## 1. 项目背景
随着机器学习和深度学习的发展，数据预处理在模型训练中变得愈发重要。而独热编码（One-Hot Encoding）作为一种常见的特征编码方式，在分类问题中特别有效。本文旨在设计一个独热编码解码工具，以帮助开发者将经过独热编码的数据转回原始分类标签。
## 2. 独热编码简介
独热编码是将每个类别转换为一个二进制向量的形式。例如，对于三个类
# Python独热编码项目方案
## 项目背景
在机器学习和数据分析过程中，处理分类数据是一项重要的任务。由于大多数机器学习算法只能处理数值型数据，因此必须将分类数据转化为数值型数据。独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的转换方法，它通过将每个类别标签转换为一个独立的二进制向量，实现了有效的编码。
## 项目目标
本项目旨在实现一个简单的Python程序，用于对分类数据
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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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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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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# Python独热编码实现
## 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。独热编码（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实现独热编码，并逐步指导初学者完成这个任务。
## 独热编码的流程
下面是实现独热编码的整个流程，我们可以用表格展示步骤和相应的代码。
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原创
2023-08-23 04:51:21
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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（One-Hot Encoding）是一种常见的数据预处理技术，尤其在处理分类特征时，它能够将类别变量转换为数值形式以便进行机器学习模型训练。本篇文章将深入探讨在Python环境中实现独热编码的全过程，包括技术的演进、架构设计、性能优化等方面。不论你是刚入门的开发者，还是有经验的工程师，都能从中获得启发。
在我们开始之前，先了解一下独热编码的初始技术痛点。在实际业务中，机器学习模型往往需
1. 为什么使用 one-hot 编码？ 问题： 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。 目的： 如果要作为机器学习算法的输入，通常我们需要对其进行特征数字化。什么是特征数字化呢？例如：  
