或者,您也可以categories 手动指定。 注意:y 标签的 one-hot 编码应该使用 LabelBinarizer。 使用说明: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 1. OneHotEncoder(categories='auto', sparse='True', dtype='float') 二、函数使用 生成OneHotEncoder类模型。 import pandas as pd data = {'degree':[...
OneHotEncoder(n_values=’auto’, categorical_features=’all’, dtype=<class ‘numpy.float64’>, sparse=True, handle_unknown=’error’) 简单实例: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder enc = OneHotEncoder(sparse = False,categories="auto") ans = enc.fit_transform([[0, 0, 3], [...
# 需要导入模块: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder [as 别名]# 或者: from sklearn.preprocessing.OneHotEncoder importfit_transform[as 别名]defcheck_categorical_onehot(X):enc = OneHotEncoder(categories='auto') Xtr1 = enc.fit_transform(X) enc = OneHotEncoder(categories='auto', sp...
首先,我们需要将原始数据中的类别进行推断,即指定categories参数,这样OneHotEncoder才能知道每个特征的类别。 python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder #创建OneHotEncoder对象 encoder = OneHotEncoder(categories='auto', drop=None, sparse=True, dtype=np.float64) #对特征进行独热编码 encoder.fit(...
OneHotEncoder(n_values=’auto’,categorical_features=’all’,dtype=<class‘numpy.float64’>,sparse=True,handle_unknown=’error’) handle_unknown是一个比较有用的参数,默认是"error",指定为"ignore”更好,这个参数的目的是数据在转化为one-hot编码时,如果遇到一个属性值没有事先指定,程序应该怎么办?如果...
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。
categories: 可以是 "auto"、"legacy" 或一个数组。如果是数组,则应该是一个包含每个特征的类别的列表。 drop: 默认为 "first",表示删除第一个类别。也可以指定为 None 不删除,或删除其他类别(例如 "if_binary" 删除一个特征中的二元分类)。 sparse: 默认为 True,表示返回稀疏矩阵(元素为 0 的位置不存储)...
sparse=False) .fit_transform(Xt_1), Xt_2) est = KBinsDiscretizer(n_bins=[2,3,3,3], encode='onehot').fit(X) Xt_3 = est.transform(X)assertsp.issparse(Xt_3) assert_array_equal(OneHotEncoder( categories=[np.arange(i)foriin[2,3,3,3]], ...
用纯种Pandas怎么样？
先上效果图 (一) 确定数据源及变量 1. 确定需求： a) 通过列数参数来改变最终的列数 b) 更改列...