1.首先先导入所用的库 importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder 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...
1.3 One-hot使用范围 创建基础数据 2. sklearn机器学习中Onehot编码方式 2.1 将分类特征进行数字编码---LabelEncoder将分类特征数字化 2.2 Onehot编码方法一:LabelEncoder后使用OneHotEncoder 2.3 Onehot编码方法二:直接对文本使用L...
one-hot用在GBDT、XGBoost这些模型里面都挺好的,但是用在逻辑回归里不行。因为逻辑回归要求变量间相互独立,如果你只有一个属性需要做one-hot编码还好,如果你有多个属性需要做one-ont编码,那么当某个样本的多个one-hot属性同时为1时,这两个属性就完全相关了,必然会导致singular error,也就是非奇异矩阵不能求解唯一解...
1. 简单区别 Panda’s get_dummies vs. Sklearn’s OneHotEncoder() :: What is more efficient? sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 不可以直接处理 string,如果数据集中的某些特征是 string 类型的话,需要首先将其转换为 integers 类型; 在新版本中 sklearn 中,OneHotEncoder实例的 fit 方法将不再接...
pandas.get_dummies直接返回一个包含独热编码的DataFrame。 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder返回一个稀疏矩阵,需要使用.toarray()将其转换为密集矩阵。 灵活性: pandas.get_dummies更适用于直接在DataFrame中进行数据处理和转换。 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder更适用于在scikit-learn的pipeline中使用,可以与其他...
sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 不可以直接处理 string,如果数据集中的某些特征是 string 类型的话,需要首先将其转换为 integers 类型; 在新版本中 sklearn 中,OneHotEncoder实例的 fit 方法将不再接收 1 维数组,而必须是显式的二维形式;
表示让 pandas 自动推断。大家有兴趣可以挨个试试看哟！使用sklearn的OneHotEncoder进行独热编码 ...
但如果用OneHotEncoder,会产生多个线性无关的向量,解决了那种关系的问题,但是这样如果类别较多时,会使特征维度大大升高,造成资源浪费和运算时间长、矩阵过于稀疏等问题,但有些时候可以联系PCA进行使用。 2、✌ 代码测试 2.1 ✌ 导入相关库 import numpy as npimport pandas as pd# 导入SVC模型from sklearn.svm...
1import numpyasnp2import pandasaspd3fromcategory_encoders import OneHotEncoder4# category_encoders 直接支持dataframe56# 随机生成一些训练集7train_set = pd.DataFrame(np.array([['male',10],['female',20], ['male',10],8['female',20],['female',15]]),9columns = ['Sex','Type'])10train...
获得结果。 但是这两种方法使用的LabelEncoder和LabelBinarizer的输入数据X都是一维数组,无法批量对多列数据进行定量化。 参考博客 博客中指出,pandas...列数据进行OneHotEncoder,有两种方法,参照Stack Overflow一个回答使用pandas.get_dummies(df,columns=['df_column_name ...