http://blog.sina.com.cn/s/blog_5252f6ca0102uy47.html…

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…

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', '…

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<定量变量和定性变量的转换(Transform of Quantitative & Qualitative Variables)>一文中,我们可以看到虚拟变量(Dummy Variable)与独热编码( One Hot Encoding)非常相似,其不同之处在于:在虚拟编码方案中,当特征具有 m 个不同类别标签时,我们将得到 m-1 个二进制特征,作为基准的特征被完全忽略:而在独热编码方案中,我们将得到 m 个二进制特征. 可以看到,独热编码( One Hot Encoding)比虚…

前几天查了一些与独热编码相关的资料后,发现看不进去...看不太懂,今天又查了一下,然后写了写代码,通过自己写例子加上别人的解释后,从结果上观察,明白了sklearn中独热编码做了什么事. 下面举个例子解释一下: code: from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder import numpy as np train = np.array([ [0, 1, 2], [1, 1, 0], [2, 0, 1], [3, 1, 1] ]) one_ho…