classsklearn.preprocessing.OneHotEncoder(*, categories='auto', drop=None, sparse=True, dtype=<class'numpy.float64'>, handle_unknown='error') 将分类特征编码为 one-hot 数值数组。 该转换器的输入应该是类似整数或字符串的数组,表示分类(离散)特征所采用的值。这些特征使用one-hot(又名“one-of-K”...
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...
pip install scikit-learn 然后,在Python脚本中导入所需的库和模块: import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder 接下来,创建一个包含分类数据的NumPy数组: # 创建一个包含分类数据的NumPy数组 data = np.array([['red'], ['green'], ['blue'], ['red'], ['green']]) 现在,...
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 ...
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。
sklearn的一个例子 from sklearn import preprocessing enc = preprocessing.OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) print(enc.n_values_)//每个特征对应的最大位数 print(enc.transform([[0,1,3]]).toarray()) print(enc.transform([[0,1,1]])...
from sklearn.preprocessing import OneHotEncode 1. 参数: OneHotEncoder(n_values=’auto’, categorical_features=’all’, dtype=<class ‘numpy.float64’>, sparse=True, handle_unknown=’error’) 1. 2. 3. 4. 5. handle_unknown是一个比较有用的参数,默认是"error",指定为"ignore”更好,这个参数...
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=['EV...
另外,在新版的scikit-learn中,OneHotEncoder可以直接处理非数值类型的类别标签(从某个版本开始,默认行为已经改变,不需要先进行LabelEncoder编码)。如果你使用的是较新的scikit-learn版本,可以简化这个过程: fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoderimportnumpyasnp# 假设我们有同样的一维类别数组categories = np.array(...
首先上一段sklearn的自带例子: import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder enc = OneHotEncoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1],[1, 0, 2]]) print "enc.n_values_ is:",enc.n_values_ ...