classsklearn.preprocessing.OneHotEncoder(*, categories='auto', drop=None, sparse=True, dtype=<class'numpy.float64'>, handle_unknown='error') 将分类特征编码为 one-hot 数值数组。 该转换器的输入应该是类似整数或字符串的数组,表示分类(离散)特征所采用的值。这些特征使用one-hot(又名“one-of-K”...
‘auto’ : Determine categories automatically from the training data. list :categories[i]holds the categories expected in the ith column. The passed categories should not mix strings and numeric values within a single feature, and should be sorted in case of numeric values. The used categories c...
OneHotEncoder的默认设置为categories='auto'，这意味着它会尝试检测需要自动转换的列。您可以做两件事：...
OneHotEncoder的默认设置为categories='auto'，这意味着它会尝试检测需要自动转换的列。您可以做两件事：...
‘categorical_features’ 关键字在 0.20 版中已弃用,并将在 0.22 版中删除。您可以改用 ColumnTransformer。 “改为使用 ColumnTransformer。”,DeprecationWarning) 以后,你不应该直接在 OneHotEncoder 中定义列,除非你想使用“categories=‘auto’”。第一条消息还告诉您直接使用 OneHotEncoder,而不是先使用 LabelEncod...
另外一种将标称型特征转换为能够被scikit-learn中模型使用的编码是one-of-K, 又称为 独热码或dummy encoding。 这种编码类型已经在类OneHotEncoder中实现。该类把每一个具有n_categories个可能取值的categorical特征变换为长度为n_categories的二进制特征向量,里面只有一个地方是1,其余位置都是0。
print(enc.categories_)[array(['女','男'],dtype=object),array([0,1,2],dtype=object),array([0,1,2,3],dtype=object)] 一个例子: fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder 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...
OneHotEncoder(categories='auto', sparse='True', dtype='float') 二、函数使用 生成OneHotEncoder类模型。 import pandas as pd data = {'degree':['master','master','PHD'],'grade':['A', 'B', 'C']} df = pd.DataFrame(data) 1. ...
(categories='auto'), [1])],remainder='passthrough')X =import keras from keras.models import Sequen 浏览116提问于2020-04-28得票数 0 回答已采纳 3回答 标称大数据异常检测 、、、 我必须对大数据应用异常检测算法,我的数据中每列的值都是标称的,变化超过10000倍,我发现的算法只接受数字值,有...
其实这不是OrdinalEncoder的真实用法。OrdinalEncoder有个参数是categories,默认是auto,意思是自动根据出现的类别特征,自动编码。这时候它的效果与LabelEncoder是一样的。但实际中,算法本身无法知道类别特征之间的顺序是什么样的,这时候,需要我们自己给定,这时候才能显示OrdinalEncoder威力。而LabelEncoder不存在这种用法。