category_encoders 是一个用于类别数据编码(转换为数值数据)的python包。 该包是各种编码方法的集合,我们可以根据需要将其应用于各种分类数据。 pip install category_encoders 可以使用以下示例应用转换。 from category_encoders import BinaryEncoderimport pandas as pdenc = BinaryEncoder(cols=['origin']).fit(...
文档:http://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/ category-encoders库的安装 pip install category-encoders category-encoders库的使用方法 有两种类型的编码器:无监督和有监督的。 1、一个无监督的例子 from category_encoders import * import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston ...
category_encoders 是一个用于类别数据编码(转换为数值数据)的python包。该包是各种编码方法的集合,我们可以根据需要将其应用于各种分类数据。 pip install category_encoders 可以使用以下示例应用转换。 from category_encoders import BinaryEncoder import pandas as pd enc = BinaryEncoder(cols=['origin']).fit(...
importcategory_encodersasceimportpandasaspd data=pd.DataFrame({'City':['Delhi','Mumbai','Hydrabad','Chennai','Bangalore','Delhi','Hydrabad','Bangalore','Delhi']})#创建用于独热编码的对象encoder=ce.OneHotEncoder(cols='City',handle_unknown='return_nan',return_df=True,use_cat_names=True)# ...
category_encoders 是一个用于类别数据编码(转换为数值数据)的python包。该包是各种编码方法的集合,我们可以根据需要将其应用于各种分类数据。 pip install category_encoders 可以使用以下示例应用转换。 fromcategory_encodersimportBinaryEncoder importpandasaspd enc = B...
import category_encoders as ce tenc=ce.TargetEncoder() df_dep=tenc.fit_transform(df[‘Dept’],df[‘Yearly Salary’]) df_dep=df_dep.rename({‘Dept’:’Value’}, axis=1) df_new = df.join(df_dep) 这样就得到了上面的结果 5、Hashing ...
category_encoders 是一个用于类别数据编码(转换为数值数据)的python包。该包是各种编码方法的集合,我们可以根据需要将其应用于各种分类数据。 pip install category_encoders 可以使用以下示例应用转换。 fromcategory_encodersimportBinaryEncoder importpandasaspd ...
五、CountEncoder 也称为频数编码,将类别特征各取值转换为其在训练集出现的频率,这样做直观上就是会以类别取值的频次为依据 划分高频类别和低频类别。至于效果,还是要结合业务和实际场景。 ## 也可以直接 from category_encoders import CountEncoderbm=[]tmp_df=train_dfforkincatefeas:t=pd.DataFrame(tmp_df[...
pip install category_encoders 1. 标签编码或序数编码 当分类特征为序数时,我们使用此分类数据编码技术。在这种情况下,保留顺序很重要。因此,编码应反映序列。 在标签编码中,每个标签都转换为整数值。我们将创建一个变量,其中包含代表一个人的教育资格的类别。