label_binarize是一个将标签二值化的函数,它的参数解释如下: * y:一个整数标签或多标签数据的序列,需要被编码。 * classes:一个形状为[n_classes]的数组,唯一地保存每个类的标签。 * neg_label:一个整数,表示负标签必须被编码成的值,默认为0。 * pos_label:一个整数,表示正标签必须被编码成的值,默认为1...
label_binarize:将标签二值化为一对多的形式。限定类别数量。如果某类别在所有标签中均未出现,则对应未知为0 在标签数量一致的情况下,LabelBinerizer 和 label_binarize 的结果是一样的。如果已知标签数量,但是输入的标签样本不全,那么最好使用label_binarize,若使用 LabelBinerizer,则未在标签样本中出现的标签值会不...
有时候我们除了得到最终编码结果,还想知道结果中哪几列属于 age 的二值化编码,哪几列属于 salary 的,这时候我们可以通过 OneHotEncoder() 自带的 feature_indices_ 来实现这一要求,比如这里 feature_indices_ 的值是[0, 3, 6],表明 第[0:3]列是age的二值化编码,[3:6]是salary的。更多细节请参考 sklear...
OneHotEncoder:将数值类型属性转换成独热编码的数值型数组。 LabelBinerizer: 将标签二值化为一对多的形式。 fit_transform的输入 LabelEncoder :pd.Series/np.array, 可哈希、可比的非数值或者数值, ndim=1。 OneHotEncoder:np.array,可比的非数值或者数值,ndim=2。 LabelBinerizer: pd.Series/np.array, 可哈...
MultiLabelBinarizer()是一个用于多标签二值化的工具,它可以将多标签数据转换为二进制矩阵表示。在处理多标签分类问题时,常常需要将多个标签进行编码,以便机器学习算法能够处理。MultiLabelBinarizer()可以将多个标签转换为二进制形式,每个标签对应一列,如果样本具有该标签,则对应列的值为1,否则为0。
以one-vs-all 方式对标签进行二值化。 scikit-learn 中提供了多种回归和二元分类算法。将这些算法扩展到多类分类情况的一个简单方法是使用所谓的one-vs-all方案。 这个函数可以为预先知道的一组固定的类标签计算这个转换。 参数: y:类数组 要编码的整数标签或多标签数据序列。 classes:形状类似数组 (n_classes,...
必须对否定标签进行编码的值。 pos_label:整数,默认=1 必须对正标签进行编码的值。 sparse_output:布尔,默认=假 如果希望从变换返回的数组采用稀疏 CSR 格式,则为真。 属性: classes_:ndarray 形状 (n_classes,) 保存每个类的标签。 y_type_:str 表示由 utils.multiclass.type_of_target 评估的目标数据的类...