在学习one-hot编码前，我们首先要知道，连续值的离散化为什么会提升模型的非线性能力？ 简单的说，使用连续变量的LR模型，模型表示为公式（1），而使用了one-hot或哑变量编码后的模型表示为公式（2） 式中表示连续型特征，、、分别是离散化后在使用one-hot或哑变量编码后的若干个特征表示。这时我们发现使用连续值的LR模型用一个权值去管理该特征，而one-hot后有三个权
哑编码(One-Hot):是一种将非数值型的特征值(或称为属性)转换为数值型的数据的编码方法。一般是将类别数据编码成为对应的数值数据以供后续的算法使用。使用哑编码保证了两两类别(假设类别间相互独立)间的空间距离是相等的，这样避免了人为引入额外的类别差异性，进而有利于后续(比如loss函数)的计算。 描述过程为：假设某个变量的取值有k个(也即变量具有k个特征值或者说k个属性)，如果对这些特征值用1到
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2023-10-27 21:46:32
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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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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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# 使用Python实现哑变量和独热编码
在数据分析和机器学习领域，类别数据的处理至关重要。哑变量（Dummy Variables）和独热编码（One-Hot Encoding）是将类别数据转换为数值数据的两个常见方法。本文将详细介绍如何利用Python实现哑变量和独热编码，并提供具体的代码示例。
## 整体流程
下面是处理过程的整体步骤，使用Markdown表格进行展示：
| 步骤 |
在机器学习中，大多数算法，譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据（其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字，但是sklearn中规定必须导入数值型）。 然而在现实中，许多标签和特征在数据收集完毕的时候，都不是以数字来表现的。
原创
2021-01-02 11:26:29
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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
如何选择算术类型？当明确知晓数值不可能为负的时候，选用无符号类型；不要使用char和bool，对于不大的整数，明确指定signed char或unsigned char；使用int执行整数运算（而非short和long），太大的数值选用long long；执行浮点运算选用double，因为float通常精度不够，且两者运算代价相差不大； unsigned char c =
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2024-09-20 11:49:37
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数学名词
离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算 对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据 例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元）， 分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数： pandas返回的是一个特殊的Cate
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2023-06-24 23:48:51
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1. EXTERNAL 声明外部函数的名称 是不是在整个程序当中都能用？怎么用？在其他子程序中可以直接call吗？这个不清楚你想表达什么意思？比如我自己写了一个外部函数，叫 sqrt，因为 Fortran 内置了 sqrt，但我希望我的程序用我自己写的这个，这个时候就需要用 external sqrt 来声明。在每个调用该函数的程序/子程序中都应该这样声明。2. INTENT
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2024-03-26 20:50:48
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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，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
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2024-04-03 13:57:30
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Get_dummies哑变量处理哑变量也叫虚拟变量，通常取值为0或1。import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'客户编号': [1, 2, 3], '性别': ['男', '女', '男']})
print(df)
df = pd.get_dummies(df, columns=['性别']) # 第1个参数为表格名称，第2个参数为需要处理的列的名称
pri
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2023-09-15 23:47:56
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虚拟变量（Dummy Variable），又称虚设变量、名义变量或哑变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明。 名义变量引入回归分析，必须进行数量化。如，职业有工人、农民、教师，分别赋值0，1，2。但是0，1，2代表的实际意义又不是由小到大的关系。所以这在回归分析中直
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2023-10-24 05:39:46
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哑变量处理 pd.get_dummies(table,columns=['column1',''...])
pd.get_dummies(combined_data_table，columns=["星座",'学科'],drop_first=True) # drop_first 星座有5种，设置为True后，会删掉一种。统计学里头自由度为n-1，最后一种是多余的。
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2023-05-28 10:48:34
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哑变量与逻辑回归数据部分数据：admit,gre,gpa,rank
0,380,3.61,3
1,660,3.67,3
1,800,4,1
1,640,3.19,4
0,520,2.93,4
1,760,3,2
1,560,2.98,1
0,400,3.08,2
1,540,3.39,3
0,700,3.92,2
0,800,4,4
0,440,3.22,1
1,760,4,1
0,700,3.0
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2023-08-24 09:35:30
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1、哑变量定义 哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，在线性回归分析中引入哑变量的目的是，可以考察定性因素对因变量的影响， 它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作
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2019-06-26 11:11:00
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# Python的哑变量
在编程语言中，变量是存储数据的容器。在Python中，我们可以创建不同类型的变量来存储不同的数据。然而，在某些情况下，我们可能需要使用一种特殊类型的变量，称为“哑变量”（Dummy Variable）。
## 什么是哑变量？
哑变量是一个二进制变量，只有两个取值0和1。它用于表示某个特征的存在或不存在。在机器学习和统计分析中，哑变量经常被用于处理分类数据和创建虚拟特
原创
2023-07-20 08:33:40
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### Python哑变量
在机器学习和统计分析中，处理分类变量是一个常见的任务。分类变量是指数据的取值是离散的，而不是连续的。而在一些算法中，我们需要将分类变量转换为数字变量，以便进行计算和建模。哑变量编码是一种常用的方法，用于将分类变量转换为二进制的数字变量。本文将介绍Python中如何使用哑变量编码来处理分类变量，并提供一些代码示例。
#### 什么是哑变量编码？
哑变量编码，也称为独
原创
2023-11-15 06:49:50
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# MySQL 哑表：理解与应用
## 什么是哑表
在数据库设计中，特别是使用 MySQL 时，哑表（Dummy Table）是指那些没有实际数据显示的表。它们通常用于存储临时、测试或者占位信息。哑表对数据表的设计有着重要的辅助作用，可以提供数据结构的依据，或者供开发者进行调试。
## 哑表的设计与实现
设计一个哑表并不会占用太多资源，且可以帮助开发者在数据库设计的阶段进行测试。下面是创建
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，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
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2024-07-31 18:15:52
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