在代码中导入的是 pandas 库和 sklearn.preprocessing 中的 OneHotEncoder 类。这两个库可以用于执行独热编码。pandas是一个数据处理和分析的强大工具,它提供了许多功能来处理数据,包括用于特征编码的功能。 (注:也可以使用pandas中的get_dummies()函数来进行独热编码,也是一种不错的方法) 2.接下来导入数据 file_...
利用sklearn库进行独热编码的实践如下：1. **导入库**：引入pandas与sklearn.preprocessing中的OneHotEncoder类。2. **导入数据**：通过pd.read_excel()读取数据，适用于Excel文件，其他文件格式需相应调整。3. **初始化**：创建OneHotEncoder对象。4. **编码操作**：应用编码器对数据进行转换，通...
在实际应用中，可使用Python的sklearn库实现独热编码。首先导入所需的库，然后读取数据并初始化OneHotEncoder类。执行独热编码后，通过toarray()函数将编码结果转换为数组形式，便于后续处理。最后，使用DataFrame创建编码后的特征集。通过上述步骤，可以将类别特征转换为机器学习算法可接受的数值型输入，为模...
[参考](https://scikit-learn.org/stable/whats_new/v1.0.html#version-1-0-0)。顺便说一句,1.2 版本还没有发布! (2认同) 小智 11 这个例子可以帮助未来的读者: import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder train_X = pd.DataFrame({'Sex':['male', 'female']*3, 'Age...
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,每个状态都有它独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。 例如对六个状态进行编码: 自然顺序码为 000,001,010,011,100,101 独热编码则是 000001,000010,000100,001000,010000,100000通过以上可以看到,独热编码...
sklearn.preprocessing库中的Imputer类来完成 结果如下: 4、解析分类数据分类数据指的是含有标签值而不是数字值的变量 用sklearn.preprocessing库中的LabelEncoder类来完成 简单来说,LabelEncoder是对不连续的数字或文本进行编号;OneHotEncoder用于将表示分类的数据扩维。 结果如下: 5、拆分数据集为训练集合和测试集合将...