encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False) is a class in thesklearn.preprocessingmodule of thescikit-learnlibrary ¹. It is used to encode categorical features as a one-hot numeric array ¹. The input to this transformer should be an array-like of integers or strings, denoting the valu...
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder( handle_unknown='ignore', # 处理未知类别 sparse=False, # 生成稠密矩阵 drop='first' # 避免多重共线性 ) encoded_data = encoder.fit_transform(df[['color']]) 其中drop参数对线性模型尤为重要,可防止...
百度试题 结果1 题目代码OneHotEncoder(sparse = False)中的sparse = False表示返回一个稀疏矩阵。相关知识点: 试题来源: 解析 错误 代码OneHotEncoder(sparse = False)中的sparse = False表示不返回稀疏矩阵。反馈 收藏
首先,我们需要将原始数据中的类别进行推断,即指定categories参数,这样OneHotEncoder才能知道每个特征的类别。 python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder #创建OneHotEncoder对象 encoder = OneHotEncoder(categories='auto', drop=None, sparse=True, dtype=np.float64) #对特征进行独热编码 encoder.fit(...
首先,我们需要确认OneHotEncoder类的构造函数是否包含sparse参数。OneHotEncoder是scikit-learn库中的一个类,用于将分类变量转换为独热编码(One-Hot Encoding)。我们可以通过查阅scikit-learn的官方文档来确认这一点。 搜索OneHotEncoder是否有'sparse'参数: 经过查阅,我们发现在较新版本的scikit-learn中,OneHotEncoder的...
问在Scikit中设置sparse=True学习OneHotEncoder不会减少内存使用EN导语 为什么要出这个教程？1.基本用例：...
要是one hot encoding的类别数目不太多,可优先考虑。 一.pd.get_dummies()简单&粗暴 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False, dtype=None) 官网文档: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get...
if drop_first: drop = "first" encoder = OneHotEncoder(drop=drop, sparse=False) # NB sparse renamed to sparse_output in sklearn 1.2+ encoder = OneHotEncoder(drop=drop, sparse_output=False) # NB sparse renamed to sparse_output in sklearn 1.2+ encoded_data = encoder.fit_transform(data_...
EN我想这方面的一种解决方案可能是对列进行自定义重命名，根据您的需要将一个可调用的columns部分传递给...
1import numpyasnp2import pandasaspd3fromcategory_encoders import OneHotEncoder4# category_encoders 直接支持dataframe56# 随机生成一些训练集7train_set = pd.DataFrame(np.array([['male',10],['female',20], ['male',10],8['female',20],['female',15]]),9columns = ['Sex','Type'])10train...