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,会让特征之间的距离计算更加合理。离散特征进行one-hot编码后,编码后的特征,其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。就可以跟对连续型特征的归一化方法一样,对每一维特征进行归一化...
在这个例子中,猫的编码是 [1, 0, 0, 0],狗的编码是 [0, 1, 0, 0],乌龟的编码是 [0, 0, 1, 0],鱼的编码是 [0, 0, 0, 1]。 对动物进行独热编码 独热编码(One-Hot Encoding):使用N位状态寄存器对N个状态进行编码,每个状态由其独立的寄存器位表示,并且任意时刻只有一位是有效的(即设置为1...
one-hot 编码用于将离散的分类标签转换为二进制向量。 注意这里有两个关键词,第一个是离散的分类,第二个是二进制向量。 先说什么是离散的分类? 假设我们要做一个分类任务,总共有3个类别,分别是猫、狗、人。 那这三个类别就是一种离散的分类:它们之间互相独立,不存在谁比谁大、谁比谁先、谁比谁后的关系。
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。
独热编码是一种数据预处理步骤，用于将分类值转换为兼容的数值表示。categorical_columnbool_colcol_1col...
接下来,我们使用torch.nn.functional.one_hot()函数来实现对标签的onehot编码。该函数的输入是一个张量,其中每个元素表示一个类别标签的索引,函数会根据输入张量的维度生成onehot编码。 importtorch# 构造标签的索引张量label_indices=torch.tensor([0,1,2,0,2])# 进行onehot编码onehot_labels=torch.nn.functional...
第六步:One-hot编码在处理时间序列数据时有何应用? 在处理时间序列数据时,可以将类别变量(如季节、月份、星期几等)进行One-hot编码,使得模型能够利用这些类别信息进行预测或分析。 第七步:什么是稀疏矩阵,它在One-hot编码中有何作用? 稀疏矩阵是大多数元素为零的矩阵,在One-hot编码中通常会生成稀疏矩阵。由于类别...
one-hot 编码（one-hot encoding）类似于虚拟变量（dummy variables），是一种将分类变量转换为几个二进制列的方法。其中 1 代表某个输入属于该类别。从机器学习的角度来看，one-hot 编码并不是一种良好的分类变量编码方法。众所周知，维数越少越好，但 one-hot 编码却增加了大量的维度。例如，如果用一个序列来...
但如果使用one-hot编码,则得到x_1 = (1, 0, 0), x_2 = (0, 1, 0), x_3 = (0, 0, 1),那么两个颜色之间的距离就都是sqrt(2).即每两个颜色之间的距离是一样的,这样显得更合理。 对于特征数大于2的要使用独热编码,小于等于2时不会出现上述距离错误问题。