pd.get_dummies(dataframe) 默认得到的列表的名称会加上这一列的列名作为前缀,我们也可以自己通过prefix传入我们想要的前缀: 多列一起进行one-hot也没有关系: 总结 离散化和one-hot都是非常常用的功能, 一般来说这两个功能通常会连在一起使用,先将某一个值进行离散化,然后再将离散化的结果进行one-hot,从而适应...
但是对于毛发、学历来说,采用这种编码方式,却是可以的,因此毛发有多有少,学历有高有低,因此不同的数字大小,表示等级的不同。 因此,我们需要使用one-hot编码处理一下,最终效果如下: 1)pd.get_dummies(data,prefix=)的使用 data表示数组、Series或DataFrame。 prefix表示给分组加前缀。 ① data传入一个Seri...
因为逻辑回归要求变量间相互独立,如果你只有一个属性需要做one-hot编码还好,如果你有多个属性需要做one-ont编码,那么当某个样本的多个one-hot属性同时为1时,这两个属性就完全相关了,必然会导致singular error,也就是非奇异矩阵不能求解唯一解,得不出唯一的模型,但是你又不可能把同一个属性的某一个one-hot延伸...
One-hot编码: One-hot编码是一种数据预处理技术,主要用于将分类变量转换为数值型数据,以便机器学习算法能够处理。在One-hot编码中,每个类别都被表示为一个二进制向量,其中一个元素设为1,其余元素设为0。 相关优势 Pandas数据帧的优势: 灵活性:可以轻松处理不同类型的数据。 高效性:提供了高效的内存管理和数据处理...
因此很多时候我们在进行独热编码转化的时候会考虑只对多分类离散变量进行转化,而保留二分类离散变量的原始取值。 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。 发布于 2024-11-09 14:57・上海 Pandas(Python)
Pandas_特征编码 one hot encoding 基本思想是将离散型特征的每一种取值都看成一种状态,保证每一个取值只会使得一种状态处于激活状态。 编码函数pd.get_dummies() dummy encoding 哑变量编码的基本思想是任意的将一个状态位去除,其他的状态位都不激活时,自然
对于onehot以后的数据,如果需要原有的数据合并,直接拿原来的join onehot的数据即可 res= df.join(data1) AI代码助手复制代码 join操作默认是根据index来进行join的,而get_dummies()不会改变index 关于“pandas中对特征进行硬编码和onehot编码的实现方法”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助...
一、对数据进行编码分两种情况 1、原始数据的离散特征取值之间没有大小关系,直接进行编码即可,比如周一周二, 2、原始数据有大小关系,比如成绩分数之类的,直接进行数值映射即可 第一种情况,不进行数值映射,直接进行one-hot编码 代码如下: 结果如下: 第二种情况,考虑数据大小之间的关系,先映射,再one-hot编码 先将...
简单来说,输入一个Series, 有ABCDE五种类型,A在0位置上,也在1位置上,也在6位置上。 那么,就会返回类别A的一个one-hot 编码: 在这些出现过的位置上为1,其他位置为0。 其他也是同理。 如果是简单的一个word2vec A只在一个位置上出现过,B也是同理,则 ...