使用独热编码(One-Hot Encoding),将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用独热编码(One-Hot Encoding),会让特征之间的距离计算更加合理。 OneHotEncoder和get_dummies都是将分类变量(categorical features)转化为数字变量(numerical features)的方法。 OneHotEncod...
importpandasaspd from sklearn.preprocessingimportOneHotEncoder 其中,OneHotEncoder是我们实现独热编码的关键模块。 接下来,导入并显示数据前五行。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI061...
})# 直接对类别列进行独热编码one_hot_df = pd.get_dummies(df, columns=['category'])# 输出结果会是一个新的DataFrame,包含原列以及其他新生成的独热编码列 2. 使用sklearn.preprocessing中的OneHotEncoder类: fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnp# 假设我们有一个numpy数组,代表类别标...
1count=pd.DataFrame(test_data_1['SoilType'].value_counts())2print(count) 得到结果如下。 好的，没有问题：可以看到此结果共有63行，也就是'SoilType'列原本是有63个不同的值的，证明我们的独热编码没有出错。 此时看一下我们的test_data_1数据目前长什么样子。1test_data_1.head...
在数据处理与分析领域,数值型与字符型类别变量的编码是不可或缺的预处理操作。本文基于Python下 OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法,对机器学习中最优的编码方法——独热编码加以实现。1 OneHotEncoder 首先…
Python中的One-Hot编码及其应用 在数据科学和机器学习中,面对分类数据时,通常需要将其转化为数值型数据以便于进行后续的分析和建模。One-Hot编码是一种常用的技术,它将每一个类别名转化为一个二进制向量。本文将通过一个简单的示例来解释如何在Python的DataFrame中实现One-Hot编码,并使用可视化手段来帮助理解。
1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。 importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder 1. 2. 其中,OneHotEncoder是我们实现独热编码的关键模块。 接下来,导入并显示数据前五行。 test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI06...
创建一个dataframe来实现CSV文件的独热编码。# Program for demonstration of one hot encoding# import librariesimport numpy as npimport pandas as pd# import the data requireddata = pd.read_csv('employee_data.csv')print(data.head())分类列中的唯一元素 print(data['Gender'].unique())print(data['...
创建一个dataframe来实现CSV文件的独热编码。 # Program for demonstration of one hot encoding # import libraries import numpy as np import pandas as pd # import the data required data = pd.read_csv('employee_data.csv') print(data.head()) 分类列中的唯一元素 print(data['Gender'].unique())...
简介:Python下数值型与字符型类别变量独热编码(One-hot Encoding)实现 在数据处理与分析领域,数值型与字符型类别变量的编码是不可或缺的预处理操作。本文基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法,对机器学习中最优的编码方法——独热编码加以实现。