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”...
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]])...
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,...
sklearn 独热编码onehot、标签编码(代码示例) 标签编码LabelEncoder 若原数据有n个不同的元素,则将原数据中的元素按一定规律(如字典序)映射为[0, n)内的一个整数。例如,数据有三个不同元素,‘autumn’–0,‘spring’–1,‘summer’–2 独热编码OneHotEncoder 若原数据有n个不同的元素,则将原......
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。
1 OneHotEncoder 首先导入必要的模块。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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。
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_ ...
因此,在使用sklearn的机器学习算法时,通常需要对非数值型数据进行编码,以实现将文字型数据转换为数值型数据。sklearn中常用的编码函数包括: (1)preprocessing.LabelEncoder:标签专用,用于将分类标签转换为分类数值; (2)preprocessing.OneHotEncoder:特征常用,用于将分类特征转换为分类数值。
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 pd B = ['bird','cat','dog','cat','bird','bird'] ...
Python: 进行one-hot编码 在机器学习中,one-hot编码是对分类特征进行预处理的常用手段。本篇博客讲解了如何利用sklearn来进行one-hot编码。 举一个简单的例子: >>fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder >>>enc = OneHotEncoder() >>>enc.fit([[0,0,3], [1,1,0], [0,2,1], [1,0,2]])...