这与scikit-learn 的 OneHotEncoder 不同,后者保留所有类别。输出向量是稀疏的。 当使用 inputCols 和outputCols 参数对 multi-column 进行编码时,输入/输出列成对出现,按数组中的顺序指定,并且每对都被独立处理。 例子: >>> from pyspark.ml.linalg import Vectors >>> df = spark.createDataFrame([(0.0,)...
给定一个具有两个特征的数据集,我们让编码器找到每个特征的唯一值,并将数据转换为二进制 one-hot 编码。 >>>fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder 可以丢弃fit期间未见的类别: >>>enc =OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')>>>X = [['Male',1], ['Female',3], ['Female',2]]>>>enc.fit(...
以下是使用Python中的OneHotEncoder的示例代码: # 导入所需的库fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个包含分类变量的数据集data=pd.DataFrame({'颜色':['红','绿','蓝','红','绿','蓝'],'数量':[10,20,30,40,50,60]})# 使用OneHotEncoder对分类变量进...
Examples---Given a dataset with three featuresandfour samples, we let the encoder find the maximum value per featureandtransform the data to a binary one-hot encoding.>>>fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder>>> enc =OneHotEncoder()>>> enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, ...
>>> encoder = OneHotEncoder() >>> train_X_encoded = encoder.fit_transform(train_X[['Sex', 'AgeGroup']]) >>> encoder.get_feature_names() >>> array(['x0_female', 'x0_male', 'x1_0.0', 'x1_15.0', 'x1_30.0', 'x1_45.0', ...
在Python中,sklearn.preprocessing.OneHotEncoder类是用来将分类特征(通常是整数或字符串形式)转化为独热编码(one-hot encoding)的形式。独热编码是一种将类别变量转换为二进制向量的编码方式,其中只有一个维度上的值为1,其他维度均为0。这种方式有助于将非数值型数据转换成机器学习算法可以处理的数值型数据。
本文介绍基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法,实现机器学习中最优的编码方法——独热编码的方法。 1 OneHotEncoder 2 pd.get_dummies 在数据处理与分析领域,对数值型与字符型类别变量加以编码是不可或缺的预处理操作;这里介绍两种不同的方法。
输出: array([0,0,3,2,1])#OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维:fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit([[1],[2],[3],[4]]) ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray() 输出:[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,...
X[:, 1] = onehotencoder1.fit_transform(X[:, 1]).toarray() 下面你会发现我的整个错误: File "/Users/jim/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 441, in check_array "if it contains a single sample.".format(array)) ...
OneHot 编码要求每个类别之间相互独立,如果之间存在某种连续型的关系。显然会影响特征相关性。 编码转换: 方法一:pd.get_dummies(df) 方法二:使用OneHotEncoder() fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder#将值变为数组形式,这样才能进行处理values = df['class'].values#注意 OneHotEncoder(sparse=False),不然...