而我们使用one-hot编码,将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。 将离散型特征使用one-hot编码,确实会让特征之间的距离计算更加合理。 比如,有一个离散型特征,代表工作类型,该离散型特征,共有三个取值,不使用one-hot编码,其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3...
我们可以直接对类别型特征做Onehot处理（这也是最常用的做法），每一类别的取值都用单独一位0/1来表示...
将离散型特征进行one-hot编码的作用,是为了让距离计算更合理,但如果特征是离散的,并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离,那么就没必要进行one-hot编码,比如,该离散特征共有1000个取值,我们分成两组,分别是400和600,两个小组之间的距离有合适的定义,组内的距离也有合适的定义,那就没必要用one-hot 编码 离...
1)pd.cut()和pd.qcut()的参数说明 2)pd.cut()和pd.qcut()的使用说明 3)pd.cut()配合value_counts()使用 4、离散化数据的后期处理(one-hot编码) 1)pd.get_dummies(...
one-hot也是机器学习当中非常非常常用的一种数据处理方式,one-hot这个词乍看不是很明白,也有地方翻译成独热码,也很费解。其实它的含义很简单,就是将一系列非数值型的值进行类别分桶, 我们举个很简单的例子,假设我们把男生分为三种:高富帅、矮矬穷和理工男,我们现在有4个男生:[高富帅、矮矬穷、理工男、高富帅]...
当需要计算机处理非数值的数据（如颜色，产品类型等）时，One-Hot编码就是一种将各类数据数值化的朴素方法。在文本向量化中，One-Hot编码的分类数据一般为单词或字符，以下以单词为例。通过这种编码方式，每个唯一的单词都用一个向量表示。向量的长度等于词汇表的单词数量，其中只有一个位置为1，其余位置都为0。这种...
最近工作实在有点忙,前阵子关于梯度和导数的事情把人折腾的够呛,数学学不好,搞机器学习和神经网络真是头疼;想转到应用层面轻松一下,想到了自然语言处理,one hot模型是基础也是入门,看起来很简单的一个列表转矩阵、词典的功能,想着手工实现一下,结果看了一下CountVectorizer,发现不是那么回事儿,还是放弃了。
one-hot编码。one-hot编码的定义是用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。比如上面的例子[0,0.3],(0.3,0.6],(0.6,1],有3个分类值,因此N为3,对应的one-hot编码可以表示为100,010,001。 使用步骤:比如用LR算法做模型,在数据处理过程中,可以先对连续变量进行离散化处理,然后对离散化后数据进行one-hot编码,最...
4、离散化数据的后期处理(one-hot编码) 不管是连续性数据变量,还是离散型数据编码,都是数据的一个特征,都有它独特的含义。但是对于离散型数据编码,一般展现出来的是文本字符串,我们虽然认识,但是机器不认识,因此在处理这些数据的时候,就需要将其变成数字。
在人工智能自然语言处理中,要把文本转为数字化,这个时候one-hot向量就是一个表达方式之一。 one-hot向量是把数据中某个特征对应的位置用0和1来表达。 中医的方,药,某个理论,它们都是文字表达,它们的每个特征都是文字描述,我们可以把它们的特征放到一个集合集体中,它们在一个集体集合中就是用one-hot来表达。如...