encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False) is a class in thesklearn.preprocessingmodule of thescikit-learnlibrary ¹. It is used to encode categorical features as a one-hot numeric array ¹. The input to this transformer should be an array-like of integers or strings, denoting the valu...
enc=OneHotEncoder()enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]])# 如果不加 toarray() 的话,输出的是稀疏的存储格式,即索引加值的形式,也可以通过参数指定 sparse = False 来达到同样的效果ans=enc.transform([[0,1,3]]).toarray()print(ans)# 输出 [[ 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0...
24. 注意:如果OneHotEncoder模型设置了sparse=False,则直接transform可以得到数组矩阵而不在需要用到toarray()。 AI检测代码解析 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 拟合模型 # 注意这里设置了参数sprase=False,即直接返回数组 enc = OneHotEncoder(sparse=False) enc.fit(df) print(enc.transform(...
百度试题 结果1 题目代码OneHotEncoder(sparse = False)中的sparse = False表示返回一个稀疏矩阵。相关知识点: 试题来源: 解析 错误 代码OneHotEncoder(sparse = False)中的sparse = False表示不返回稀疏矩阵。反馈 收藏
encoder = OneHotEncoder(sparse=False) 对指定的列进行One-Hot编码: 代码语言:txt 复制 encoded_data = encoder.fit_transform(df[['color']]) 将编码后的数据转换为DataFrame,并设置列名: 代码语言:txt 复制 encoded_df = pd.DataFrame(encoded_data, columns=encoder.get_feature_names_out(['color']))...
要将OneHotEncoder转换后的数据加入原数据,你可以按照以下步骤进行操作: 使用OneHotEncoder对分类特征进行转换: 首先,你需要创建一个OneHotEncoder对象,并使用fit_transform方法对原始数据中的分类特征进行转换。这里假设你有一个包含分类特征的DataFrame df,并且你想要转换其中的category列。 python from sklearn.preprocess...
fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderenc=OneHotEncoder(sparse=False)# Key here is sparse=False!y_categorical=enc.fit_transform(y.reshape((y.shape[0]),1))model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='sgd',metrics=['accuracy'])model.fit(X,y_categorical,nb_epoch=20,batch_size...
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),不然返回的就是索引值的形式onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) values= values.reshape(len(values), 1)#这一步很有必要,不然会报错onehot_encoded =one...
enc = OneHotEncoder(sparse = False,categories="auto") ans = enc.fit_transform([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) print(ans) 输出为: array([[1., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 1.], [0., 1., 0., 1., 0., 1., 0., 0., 0.], ...
encoder = OneHotEncoder(sparse=False) # sparse=False返回一个numpy数组,sparse=True返回一个csr矩阵 X_encoded = encoder.fit_transform(X) # X是需要编码的数据 ``` 其中,X可以是任何类型的数据,可以是pandas DataFrame,也可以是Numpy数组。需要注意的是,fit_transform方法返回的结果是一个numpy数组,因此如果...