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(...
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...
trf2 = ColumnTransformer(transformers =[ ('enc', OneHotEncoder(sparse = False, drop ='first'), list(range(3))), ], remainder ='passthrough') 我们将稀疏参数设置为 False(因为我们想要密集的数组输出),我们可以根据我们拟合的模型类型,在是否删除第一个伪编码列之间切换,以避免“伪变量陷阱”。了解...
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
OneHotEncoder(categories='auto', sparse='True', dtype='float') 二、函数使用 生成OneHotEncoder类模型。 import pandas as pd data = {'degree':['master','master','PHD'],'grade':['A', 'B', 'C']} df = pd.DataFrame(data) 1. ...
sparse: 默认为 True,表示返回稀疏矩阵(元素为 0 的位置不存储),可以节省内存空间。也可以设置为 False 返回密集矩阵(元素为 0 的位置存储为 0)。 总结 OneHotEncoder()是一种实用的转换工具,可以将分类特征转换为数字,以便进行机器学习模型的训练和预测。它有多种参数可供调整,可以根据具体情况进行设置。
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...
OneHotEncoder 类通常来自于 scikit-learn 库。不同版本的 scikit-learn 中,OneHotEncoder 的参数可能有所不同。 检查OneHotEncoder的初始化方法是否接受sparse参数: 在scikit-learn 的某些版本中,OneHotEncoder 的初始化方法确实接受一个名为 sparse 的布尔参数,用于指定输出是否应该是稀疏矩阵格式。然而,在更新后的...
onehot =OneHotEncoder(sparse =False, n_values =2) Y = onehot.fit_transform(Y) bees, Y = gen_data(bees, Y)returnbalance(bees, Y) 开发者ID:jayswinney,项目名称:naive_bees,代码行数:30,代码来源:load_data.py 示例3: get_coded_data ...
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...