fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncode 参数: OneHotEncoder(n_values=’auto’,categorical_features=’all’,dtype=<class‘numpy.float64’>,sparse=True,handle_unknown=’error’) handle_unknown是一个比较有用的参数,默认是"error",指定为"ignore”更好,这个参数的目的是数据在转化为one-hot编码时,如果...
将离散型特征使用one-hot编码,会让特征之间的距离计算更加合理。离散特征进行one-hot编码后,编码后的特征,其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。就可以跟对连续型特征的归一化方法一样,对每一维特征进行归一化。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncode 1. 参数: OneHotEncoder(n_values=’auto’, ...
Encode categorical features as a one-hot numeric array. The input to this transformer should be an array-like of integers or strings, denoting the values taken on by categorical (discrete) features. The features are encoded using a one-hot (aka ‘one-of-K’ or ‘dummy’) encoding scheme....
那如果使用one-hot编码,则得到x_1 = (1, 0, 0), x_2 = (0, 1, 0), x_3 = (0, 0, 1),那么两个工作之间的距离就都是sqrt(2).即每两个工作之间的距离是一样的,显得更合理。 4.sklearn里的one hot sklearn作为广泛使用深受推崇的机器学习库,自然少不了one hot编码。 首先上一段sklearn的...
一、用LabelEncoder编码好的一维数组(元素为整数),重塑(用reshape(-1,1))成二维数组作为OneHotEncoder输入。 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderOHE = OneHotEncodernum = LE.fit_transform( enc )print( num )OHE_y = OHE.fit_transform( num.reshape(-1,1) )OHE_y[2 0 1 2] ...
encode:编码方式,{‘onehot’, ‘onehot-dense’, ‘ordinal’}, (default=’onehot’) onehot:以onehot方式编码,返回稀疏矩阵 onehot-dense:以onehot方式编码,返回密集矩阵 ordinal:以ordinal方式编码,返回分箱的序号 strategy:定义分箱宽度的策略,{‘uniform’, ‘quantile’, ‘kmeans’}, (default=’quant...
支持直接对多个category做onehot,不过每个category都是独立onehot,这一点要和MultiLabelBinarizer区分清楚 2. 对numerical 的处理 1FunctionTransformer import numpy as np from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer transformer = FunctionTransformer(np.log1p) ...
()可以做到转为1维度# integer encodelabel_encoder=LabelEncoder()#导入类对象(类似导入针对特定数据的流程,包含多步骤函数和获得属性变量,就是常说的类class 写法)integer_encoded=label_encoder.fit_transform(values)onehot_encoder=OneHotEncoder(sparse=False)#初始化OneHotEncoder实例时,默认sparse参数为True,编码...
3.3 preprocessing.OneHotEncoder:独热编码,创建哑变量 上面两种方式将分类转换成数字的时候,忽略了数字中自带的数学性质,所 以给算法传达了一些不准确的信息,而这会影响我们的建模。 类别OrdinalEncoder可以用来处理有序变量,比如学历;但对于名义变量,我们只有使用哑变量的方式来处理,才能够尽量向算法传达最准确的信息。
KBinsDiscretizer 可能会产生恒定特征(例如,当 encode = 'onehot' 和某些 bin 不包含任何数据时)。可以使用特征选择算法(例如, VarianceThreshold )删除这些特征。 例子: >>> from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer >>> X = [[-2, 1, -4, -1], ... [-1, 2, -3, -0.5], ... ...