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', '…

学习sklearn和kagggle时遇到的问题,什么是独热编码?为什么要用独热编码?什么情况下可以用独热编码?以及和其他几种编码方式的区别. 首先了解机器学习中的特征类别:连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归,w1*x1+w2*x2,因为x1的取值太大了,所以x2基本起不了作用.所以,必须进行特征的归一化,每个特征都单独进行归一化. 对于连续性特征:…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

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", "…

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…

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…

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…

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…

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…

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'],       …