本篇文章主要先从离散式的向量表示one-hot开始讲起,并用分别用手动实现和Keras深度学习框架实现一下one-hot编码。 1 one-hot编码概念 one-hot编码顾名思义,又称为独热编码表示,只有一位有效位,它的方法是使用N位状态寄存器来对这N位个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存位,并且在任意的时候其中只有一位...
one-hot编码顾名思义,又称为独热编码表示,只有一位有效位,它的方法是使用N位状态寄存器来对这N位个状态进行编码,每个状态都有它独立的寄存位,并且在任意的时候其中只有一位有效,就是用一个很长的向量来表示一个词,向量长度为词典的大小N,每个向量只有一个维度是1,表示该词语在词典的位置,其余维度全部为0。
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,又称为一位有效编码,主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候只有一位有效。 One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后,每个整数值被表示为二进制向量,除了整数的索引之外,它都是零值,它被标记为1。 听概念...
图1 one-hot 编码图 假设当前词典中有以上6个单词,图1展示了其中4个单词的one-hot编码表示。这个表示是不是挺简单的,但是这种表示方式也有一些不太合适的地方。 首先,在实际应用中词表中单词的数量往往比较多,高达几十万,甚至百万。这种情况下使用one-hot编码的方式表示一个单词,向量维度过长,同时向量会极其稀...
one-hot编码(独热编码)将每个具有m个可能值的特征转换为m个二元特征。这些特征互斥,每次只有一个被激活,使得经过独热编码后的数据变稀疏,输出结果也是KV的稀疏结构。 功能介绍 one-hot编码组件包括训练和预测功能: one-hot编码组件训练功能: 输入节点:该组件左输入节点(输入表的表名)是训练数据的输入,训练时无需...
现在,我们可以将这个热编码后的数组作为输入传递给机器学习算法。 总结 热编码(One-Hot Encoding)是一种将分类数据转换为机器学习算法易于处理的格式的方法。在Scikit-learn库中,我们可以使用OneHotEncoder类轻松实现热编码。通过热编码,我们可以将分类数据转换为二进制向量,从而使其能够被大多数机器学习算法所使用。
一、什么是One-Hot编码? One-Hot编码,又称“独热编码”或“一位有效编码”,是一种将类别变量(Categorical Variables)转换为机器学习算法易于利用的格式的过程。在One-Hot编码中,每个类别都被表示为一个只含一个“1”和若干个“0”的二进制向量。这个“1”的位置对应于该类别在向量中的索引。 例如,假设我们有...
则正好对应特长这一特征【钢琴,绘画,舞蹈,篮球】;训练数据1:0, 0, 2 表示【男,小学,舞蹈】,其余类似;测试数据 1, 0, 2 表示【女,小学,舞蹈】,我们根据2中的示例,可以计算出 One-Hot 编码为:[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0],跟代码运行出的编码也是一致的...
第二步:One-hot编码在处理类别变量时有哪些替代方法? 标签编码(Label Encoding):将每个类别映射为一个唯一的整数。 二进制编码(Binary Encoding):将标签编码后的整数转换为二进制格式。 目标编码(Target Encoding):使用类别变量对应的目标变量的均值来编码。