此时就需要将OneHotEncoder中drop参数调整为’if_binary’,以表示跳过二分类离散变量列。
drop:{‘first’, ‘if_binary’} 或类似数组的形状 (n_features,),默认=无 指定用于删除每个函数的一个类别的方法。这在完全共线特征导致问题的情况下很有用,例如将结果数据输入神经网络或非正则化回归时。 但是,删除一个类别会破坏原始表示的对称性,因此可能会导致下游模型出现偏差,例如惩罚线性分类或回归模型...
‘first’ : drop the first category in each feature. If only one category is present, the feature will be dropped entirely. ‘if_binary’ : drop the first category in each feature with two categories. Features with 1 or more than 2 categories are left intact. array :drop[i]is the cate...
‘first’ : drop the first category in each feature. If only one category is present, the feature will be dropped entirely. ‘if_binary’ : drop the first category in each feature with two categories. Features with 1 or more than 2 categories are left intact. array :drop[i]is the cate...
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),可以节省内存空间。也可以设置为 False 返回密集矩阵(元素为 0 的位置存储为 0)。
2. drop:指定是否将第一个特征的编码删除,默认为None。如果设置为"first",将删除第一个特征的编码值。如果设置为"if_binary",则当某个特征的类别数目大于2时,删除第一个特征的编码值。 3. sparse:指定是否返回稀疏矩阵,默认为True。如果设置为False,则返回一个密集矩阵。 4. dtype:指定编码后特征的数据类型,...
res = X.copy()ifnotself.append:# Remove the unexpanded columns from the data frameforcinself.columns: res.drop(c,1, inplace=True)returnres.join(new_data) 开发者ID:arackal5,项目名称:kaggle-loan-default,代码行数:32,代码来源:classes.py ...
4 BinaryEncoder 编码 5 CatBoostEncoder编码 6 WOEEncoder编码 9 效果对比与使用心得 额外:10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外:11 文本one_hot的方式 1 Ordinal Encoding 序数编码 专栏| 基于 Jupyter 的特征工程手册:数据预处理(二) feature-engineering-handbook/中文版/ ...
scikit-learn 中 OneHotEncoder 解析www.cnblogs.com/zhoukui/p/9159909.html sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 不可以直接处理 string,如果数据集中的某些特征是 string 类型的话,需要首先将其转换为 integers 类型; 所以一般会先用sklearn.preprocessing.LabelEncoder来把字符串类型的分类特征转换成数字:...
数组: dropi是特性X:,i中应该删除的类别。 试试这个: 我有一个功能可以帮你做这件事: 代码语言:javascript 复制 # Own implementation of One Hot Encoding - Data Transformation def convert_to_binary(df, column_to_convert): categories = list(df[column_to_convert].drop_duplicates()) for cate...