那如果使用one-hot编码,则得到x_1 = (1, 0, 0), x_2 = (0, 1, 0), x_3 = (0, 0, 1),那么两个工作之间的距离就都是sqrt(2).即每两个工作之间的距离是一样的,显得更合理。 不需要使用one-hot编码来处理的情况 ——— 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...
一、one-hot编码处理 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...
1、离散型特征的处理方法: a) Binarize categorical/discrete features: For all categorical features, represent them as multiple boolean features. For example, instead of having one feature called marriage_status, have 3 boolean features - married_status_single, married_status_married, married_status_div...
one-hot 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...
在文本处理中,one-hot编码通常用于将单词转换为二进制向量,其中只有一个元素为1,其余元素为0。这种方法的优点是简单直观,缺点是可能导致维度灾难和数据稀疏性问题。 hashing_trickhashing_trick是一种通过哈希函数将类别型变量转换为连续值的方法。在文本处理中,它可以将单词映射到一个低维的连续值向量。与one-hot...
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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(...
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,最后放入LR模型中。这样可以增强模型的非线性能力。 再看一个sklearn的例子: fromsklearnimportpreprocessing enc=preprocessing.OneHotEncoder() ...
One-Hot编码是一种将分类数据转换为二进制表示的方法，常用于数据处理和机器学习。One-Hot编码的概念一般被认为是随着计算机科学的发展而自然出现。在数字计算和数据处理的早期阶段，二进制表示极为盛行。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...
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。