sklearn 利用LabelBinarizer, LabelEncoder,OneHotEncoder来处理文本和分类属性 对于分类和文本属性,需要将其转换为离散的数值特征才能喂给机器学习算法,常用的是转化为 one-hot编码格式。 df = pd.DataFrame({'ocean_proximity':["<1H OCEAN","<1H OCEAN","NEAR OCEAN","INLAND", "<1H OCEAN", "INLAND"],...
遗憾的是OneHotEncoder无法直接对字符串型的类别变量编码,也就是说OneHotEncoder().fit_transform(testdata[[‘pet’]])这句话会报错(不信你试试)。已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题,但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持,所以...
col_name='OneHotEncoder_'+col ohe.fit(df_combine[col].values.reshape(-1,1)) #注意这里需要reshape tmp=ohe.transform(df_train[col].values.reshape(-1,1)) #tmp in Compressed Sparse Row format #hstack :将矩阵按照列进行拼接 train_sp=sparse.hstack((train_sp,tmp),dtype=np.int8) #注意,...