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k编序,则可用维度为k的向量来表示此变量的值。在这样的向量里,...
这样,每一条记录都被映射到欧式空间,可以用于计算特征之间的距离与相似度等,能够用于各种机器学习算法了。 将上面的8条记录进行独热编码,则[‘male’,’Asia’,’Safari’]对应的独热编码是:[ 1. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0.],程序如下: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder enc = OneHot...
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dummy encoding 哑变量编码直观的解释就是任意的将一个状态位去除。还是拿上面的例子来说,我们用4个状态位就足够反应上述5个类别的信息,也就是我们仅仅使用前四个状态位 [0,0,0,0] 就可以表达博士了。只是因为对于一个我们研究的样本,他已不是小学生、也不是中学生、也不是大学生、又不是研究生,那么我们就...