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【转】数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）

原文链接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "…

机器学习实战：数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）

问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…

数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male&q…

数据预处理：独热编码（One-Hot Encoding）和 LabelEncoder标签编码

一.问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 离散特征的编码分为两种情况: 1.离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2.离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', '…

数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）（转载）

问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…

机器学习 数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）

问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet…

数据预处理之独热编码（One-Hot Encoding）

问题的由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑以下三个特征: ["male","female"] ["from Europe","from US","from Asia"] ["uses Firefox","uses Chrome","uses Safari","uses Internet Explo…

机器学习：数据预处理之独热编码（One-Hot）

前言 ———————————————————————————————————————— 在机器学习算法中,我们经常会遇到分类特征,例如:人的性别有男女,祖国有中国,美国,法国等.这些特征值并不是连续的,而是离散的,无序的.通常我们需要对其进行特征数字化. 那什么是特征数字化呢?例子如下: 性别特征:["男","女"] 祖国特征:["中国","美国,"法国"] 运动特征:["足球","篮球…

Scikit-learn库中的数据预处理：独热编码（二）

在上一篇博客中介绍了数值型数据的预处理但是真实世界的数据集通常都含有分类型变量(categorical value)的特征.当我们讨论分类型数据时,我们不区分其取值是否有序.比如T恤尺寸是有序的,因为XL>L>M.而T恤颜色是无序的.在讲解处理分类数据的技巧之前,我们先创建一个新的DataFrame对象: import pandas as pd from pandas import DataFrame data = {'color':['green','red','blue'],       …

数据预处理之独热编码（One-Hot）：为什么要使用one-hot编码？

一.问题由来 最近在做ctr预估的实验时,还没思考过为何数据处理的时候要先进行one-hot编码,于是整理学习如下:  在很多机器学习任务如ctr预估任务中,特征不全是连续值,而有可能是分类值.如下: 分类变量(定量特征)与连续变量(定性特征).我们训练模型的变量,一般分为两种形式.以广告收入增长率为例,如果取值为0-1之间任意数,则此时变量为连续变量.如果把增长率进行分段处理,表示成如下形式:[0,0.3],(0.3,0.6],(0.6,1],那么此时变量为分类变量.  特征转换.对于分类变量…