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...
以s = “I am a Chinese and I love China”为例,下图给出了每个单词的one-hot表示: 得到了每个单词的embedding之后,就可以送入到机器学习或者深度学习模型中进行后续处理。 三、缺点 尽管one-hot编码是最简单有效的编码方法,它依然有下面几个缺点: 1)每个单词的one-hot编码维度是整个词汇表的大小,维度非常巨...
4.1 使用 scikit-learn 进行独热编码 4.2 使用 Pandas 实现独热编码 5. 其他类似概念 6. 详细区别 7. 官方链接 【深度学习基础】 独热编码 (One-Hot Encoding)由来原理场景示例详解 源自专栏《Python床头书、图计算、ML目录(持续更新)》 1. 由来 独热编码(One-Hot Encoding)是一种用于将分类变量(categorical...
})# 直接对类别列进行独热编码one_hot_df = pd.get_dummies(df, columns=['category'])# 输出结果会是一个新的DataFrame,包含原列以及其他新生成的独热编码列 2. 使用sklearn.preprocessing中的OneHotEncoder类: fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnp# 假设我们有一个numpy数组,代表类别标...
1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。1import pandas as pd2from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 其中，OneHotEncoder是我们实现独热编码的关键模块。 接下来，导入并显示数据前五行。1test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610...
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...
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 = (3)。两个工作之间的距离是,(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_3)...
1.One-hot编码(一维数组、二维图像都可以):label = torch.nn.functional.one_hot(label, N)。#一维数组的one hot编码,N为类别,label为数组 ps. (1)把数组(m,n)转换成(a,b,c),reshape/view时是将前者逐行读取,转换成后者的。 (2)还会补充one-hot编码转换成单通道图像的方法。
one hot 编码的实现 one hot 编码,针对的是类别性属性(categorical),类别型属性可以为特征向量中的任一属性,比如性别(one hot 编码的意义在于,属性之间不具有数值上大小的区别,在对最后结果的影响上一视同仁),也可以是分类问题的输出目标值; 对mnist(手写字符识别)数据集进行手写数字分类,属于多分类问题,手写数字...