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=['EVI0610','EVI0626','SoilType'],header=0)test_data_1.head(5...
OneHotEncoder的使用方式与LabelEncoder类似,但它会生成一个稀疏矩阵来表示编码结果。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import numpy as np labels = np.array(['dog', 'cat', 'bird']).reshape(-1, 1) encoder = OneHotEncoder(sparse=False) onehot_encoded = encoder.fit_transform(labels)...
使用OneHotEncoder对分类变量进行编码。 将编码后的数据用于机器学习模型。 流程图如下: 导入库创建数据集使用OneHotEncoder编码用于机器学习模型 代码示例 以下是使用Python中的OneHotEncoder的示例代码: # 导入所需的库fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个包含分类变量的...
方法一:pd.get_dummies(df) 方法二:使用OneHotEncoder() fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder#将值变为数组形式,这样才能进行处理values = df['class'].values#注意 OneHotEncoder(sparse=False),不然返回的就是索引值的形式onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) values= values.reshape(len(valu...
在Python中,sklearn.preprocessing.OneHotEncoder类是用来将分类特征(通常是整数或字符串形式)转化为独热编码(one-hot encoding)的形式。独热编码是一种将类别变量转换为二进制向量的编码方式,其中只有一个维度上的值为1,其他维度均为0。这种方式有助于将非数值型数据转换成机器学习算法可以处理的数值型数据。
我正在使用 OneHotEncoder 来编码一些分类变量(例如 - 性别和年龄组)。编码器生成的特征名称类似于 - ‘x0_female’、’x0_male’、’x1_0.0’、’x1_15.0’ 等。 >>> train_X = pd.DataFrame({'Sex':['male', 'female']*3, 'AgeGroup':[0,15,30,45,60,75]}) ...
下面引入scikit learn中的OneHotEncoder的介绍。 http://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#preprocessing 一、One-Hot Encoding One-Hot编码,又称为一位有效编码,主要是采用 位状态寄存器来对 个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候只有一位有效。
1、基本用法 首先,需要导入OneHotEncoder并进行基本使用: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 创建示例数据 data = [['Red'], ['Blue'], ['Green'], ['Blue'], ['Red']] encoder = OneHotEncoder() 拟合和转换数据 encoded_data = encoder.fit_transform(data).toarray() ...
输出: array([0,0,3,2,1])#OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维:fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder ohe = OneHotEncoder() ohe.fit([[1],[2],[3],[4]]) ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray() 输出:[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,...