importpandasaspd# 假设有一个名为df的DataFrame,并且有一个列'category'df = pd.DataFrame({'category': ['apple','banana','apple','orange','banana'] })# 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...
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。 OneHotEncoder 来自于sklearn。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder get_dummies来自于Pandas。 import Pandas as ...
get_dummies就是用于颜色、性别这种特征的处理,也叫作one-hot-encoding处理 比如: 男性:1 0 女性:0 1 这就叫做one-hot-encoding,是机器学习对类别的特征处理 1、读取泰坦尼克数据集 In [1]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 import pandas as pd In [2]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。1import pandas as pd2from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 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。1test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610...
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 首先导入必要的模块。 import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ...
1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 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=['EVI0610','EVI0626','Soil...
为了解决上述问题,其中一种可能的解决方法是采用独热编码(One-Hot Encoding)。独热编码即 One-Hot 编码,又称一位有效编码,其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。 例如: 自然状态码为:000,001,010,011,100,101 ...
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...
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...
反转Pandas 中的“one-hot”编码 我想从这个基本上是热编码的数据帧开始。 In [2]: pd.DataFrame({"monkey":[0,1,0],"rabbit":[1,0,0],"fox":[0,0,1]}) Out[2]: fox monkey rabbit 0 0 0 1 1 0 1 0 2 1 0 0 3 0 0 0